CC BY
21Т. 3 №3 2024 Vol.3 No.3
ISSN 2782-4934 (online) ISSN 2949-477X (print)
Управление экономическими системами Economic systems management
УДК 331.108
DOI 10.29141/2949-477X-2024-3-3-7
EDN TEFZKN
М.В. Чудиновских1, А.Н. Ткач2, Д.Ю. Корольков2
'Уральский государственный экономический университет, г Екатеринбург, Российская Федерация 2АО «Группа СВЭЛ», г. Екатеринбург, Российская Федерация
Управление текучестью кадров на основании данных HR-аналитики
Аннотация. Текучесть персонала представляет собой одну из наиболее актуальных проблем, с которой сталкиваются компании в условиях растущего дефицита кадров. Статья посвящена разработке рекомендаций по совершенствованию управления текучестью кадров на основании данных НК-аналитики. На основе анализа публикаций, посвященных проблеме текучести, систематизированы основные аналитические метрики. Для расширения возможностей обоснования и принятия управленческих решений дана оценка возможности использования теории цикличности кадров, обоснована необходимость более глубокого исследования проблем текучести на основании метода анализа дожития. Разработанные рекомендации могут быть использованы для анализа данных по текучести кадров в компании и разработки мероприятий, направленных на повышение эффективности процесса управления текучестью.
Ключевые слова: текучесть; удержание; персонал; стадии цикличности кадров; НК-аналитика
Дата поступления статьи: 30 июля 2024 г.
Для цитирования: Чудиновских М.В., Ткач А.Н., Корольков Д.Ю. Управление текучестью кадров на основании данных НК-аналитики // Цифровые модели и решения. 2024. Т. 3, № 3. С. 88-97. DOI: 10.29141/2949-477Х-2024-3-3-7. EDN: TEFZKN.
Staff turnover management based on HR analytics data
Abstract. Staff turnover is one of the most pressing problems faced by companies in the context of a growing shortage of staff. The article is devoted to the development of recommendations for improving staff turnover management based on HR analytics data. Based on the analysis of publications devoted to the problem of turnover, the main metrics that are
M.V. Chudinovskikh1, A.N. Tkach2, D.Y. Korolkov2
'Ural State University of Economics, Ekaterinburg, Russian Federation JSC SVEL Group, Ekaterinburg, Russian Federation
Управление экономическими системами Economic systems management
used to analyze staff turnover are systematized. To expand the possibilities of justification and management decision-making, an assessment is given of the possibility of using the theory of personnel cycling, as well as a deeper study of turnover problems based on statistical methods. The developed recommendations can be used to analyze data on turnover in the company and develop measures aimed at improving the efficiency of the turnover management process.
Key words: turnover; retention; personnel; stages of personnel cycling; HR analytics Paper submitted: July 30, 2024.
For citation: Chudinovskikh M.V., Tkach A.N., Korolkov D.Y. Staff turnover management based on HR analytics data. Digital models and solutions. 2024. Vol. 3, no. 3. Pp. 88-97. DOI: 10.29141/2949-477X-2024-3-3-7. EDN: TEFZKN.
Введение
Интерес к вопросу текучести кадров в настоящее время растет в связи с тем, что рынок труда в России характеризуется острым дефицитом кадров. Увольнения сотрудников наносят ощутимые потери предприятиям, вызывают сложности с восполнением трудовых ресурсов.
Понятие «текучесть кадров» можно рассматривать в широком и узком смысле. В широком смысле оно означает мобильность кадров. В более узком - увольнение персонала, обусловленное неудовлетворенностью работника занимаемой должностью или неудовлетворенностью организации конкретным специалистом [1].
Более ста лет эта тема привлекает внимание академических исследователей по всему миру. Так, П. Хом с коллегами для Американской психологической ассоциации выполнили обзор теорий, которые имели популярность в период с 1917 по 2017 г. [2]. Исследования текучести кадров являются очень динамичными и постоянно меняются. В отечественной науке проблема текучести кадров находилась в фокусе внимания уже в советский период [3], хотя законодательство в то время достаточно жестко регламентировало труд, а за тунеядство в отдельные периоды была установлена юридическая ответственность. В советский период был разработан порядок расчета коэффициента текучести кадров.
Сегодня происходит смена парадигмы, которая трансформирует подходы исследователей. Этот переход во многом объясняется изменениями на рынке труда. Подходы в кадровых стратегиях все реже основываются на принципах пожизненного или долгосрочного найма. Запрос на более свободные и гибкие формы труда способствуют росту мобильности.
Высокий уровень текучести кадров существенно снижает эффективность работы организации, качество продукции и услуг, а также увеличивает затраты на поиск и обучение новых сотрудников. Уход опытных сотрудников может приводить к потере знаний и навыков, нарушая слаженность команд и увеличивая нагрузку на оставшихся работников, что может привести к их выгоранию и снижению продуктивности. По мнению руководителей, новые сотрудники имеют более высокий риск ошибок, что может негативно сказаться на качестве продукции и уровне обслуживания клиентов, снижая клиентскую ло-
Управление экономическими системами Economic systems management
яльность. Затраты на рекрутинг, обучение и адаптацию новых сотрудников возрастают; расходы на рекламу вакансий, работу рекрутеров и проведение тренингов также увеличиваются в ситуации растущей текучести.
Например, согласно исследованию компании Antal Talent, проведенному в 2024 г., средняя текучесть персонала в России варьируется от 7 до 54% в зависимости от сферы. За последние несколько лет чаще всего об увеличении уровня текучести персонала работодатели говорили в 2021 г. После нестабильного 2022 г. в следующем году отмечалось повышение уровня общей текучести сотрудников1.
Ключевые метрики для оценки текучести кадров
Анализ научных публикаций по вопросам текучести кадров позволяет выделить несколько ключевых направлений исследования:
- методики оценки текучести персонала и ее факторов [4];
- оценка особенности текучести кадров с учетом отраслевой специфики (в сфере сельского хозяйства [5], розничной торговли [6], медицины [7], культуры [8];
- пути снижения и профилактики текучести [9].
При исследовании проблемы текучести наиболее часто используются методы расчета коэффициентов текучести, проведения социологических опросов, позволяющих оценить причины текучести, подсчета потерь от текучести кадров. Многие компании в последние годы внедрили в свою практику exit-интервью, позволяющие диагностировать причины увольнения [10].
Основные метрики HR-аналитики, используемые для анализа текучести кадров, систематизированы в табл. 1.
Таблица 1. Основные метрики HR-аналитики для анализа текучести кадров2
Показатель Расчет Интерпретация и анализ
Количество уволенных сотрудников Общее число сотрудников, уволившихся за определенный период (месяц, квартал, год) Негативным является увеличение количества уволившихся, особенно по собственной инициативе
Коэффициент текучести кадров Число уволенных сотрудников / Среднесписочная численность персонала) х 100 % Коэффициенты текучести анализируют в динамике, а также сравнивают со среднеотраслевыми
Коэффициент текучести по отделам (структурным подразделениям) Число уволенных сотрудников из определенного отдела (структурного подразделения) / Среднесписочная численность персонала отдела) х 100 % Существенное отклонение коэффициента текучести по подразделению служит основанием для более подробного анализа причин и выявления проблем
Стоимость текучести кадров Сумма затрат на поиск, подбор, обучение и адаптацию нового сотрудника Показатель необходим для обоснования экономического эффекта по мероприятиям, направленным на снижение текучести кадров
1 Исследование по текучести персонала (по итогам 2023) / Antal Talent. URL: https://antaltalent.ru/blog/ antal_talent_tekuchest_personala_v_kompanijah_2024/ (дата обращения: 30.06.2024).
2 Составлено авторами по: [12].
Управление экономическими системами Economic systems management
Проведенный анализ публикаций по теме текучести показал, что в российской практике сравнительно редко используются более сложные экономико-математические модели для оценки причин текучести кадров. Представляется справедливым мнение А.Р. Кады-ровой о необходимости апробации регрессионных моделей [11], а также расширении показателей НК-аналитики, необходимой для принятия управленческих решений.
Апробация возможностей использования теории цикличности
в исследовании текучести
Некоторые практики пытаются систематизировать и создать более глубокую теоретическую основу для объяснения эффектов текучести кадров. В своей работе А.Е. Митрофанова ссылается на теорию Лайонела Эндсли, предлагая прогнозировать и управлять текучестью персонала, применяя различные методы удержания сотрудников на разных стадиях их карьеры [12]. Предложенная теория пытается объяснить феномены текучести через циклические эффекты. В теории цикличности кадров выделяют три стадии (табл. 2).
Таблица 2. Характеристика цикличности текучести кадров1
Этап Стаж работы, лет Характеристика Уровень текучести, %
Подтверждение 1 и менее Основное число увольнений связано с процессом адаптации сотрудников и подтверждением их компетентности До 30
Консолидация 1-3 Если ожидания по карьерному росту не оправдываются, сотрудники могут увольняться из-за неудовлетворенности системами стимулирования и балансом между работой и личной жизнью До 20
Новый импульс Более 3 Основной причиной увольнений является недостаточный карьерный рост. В рамках данного цикла компания теряет наиболее мотивированных и подготовленных работников До 10
Ценность представленной теории заключается в том, что она показывает необходимость принятия различных управленческих решений. Если на первом этапе снижению текучести в большей степени способствует создание эффективной системы адаптации, то для третьего этапа важно управление карьерой и кадровым резервом.
Далее для анализа мы использовали реальные данные производственного предприятия с численностью около 500 чел., занимающегося производством металлоконструкций для электротехнического оборудования. В исследовании использованы обезличенные данные о найме и увольнении сотрудников с мая 2021 г. по апрель 2024 г. (всего 284 сотрудника, из которых 55 чел. имеют дату увольнения). Также были проанализированы результаты интервью с увольняющимися (всего 84 наблюдения). Каждое интервью вклю-
1 Составлено авторами по: [12].
Управление экономическими системами Economic systems management
чало информацию о причинах увольнения. Для анализа причин увольнения на предприятии все причины классифицировались по следующим основаниям (табл. 3).
Таблица 3. Классификация причин увольнения1
Причина увольнения Характеристика Пример ответа из интервью
Содержание работы Удовлетворенность от задач, структурированности, их специфики, разнообразия или однообразия работы Увольняюсь, потому что хочу более интересную работу (проекты)
Условия труда Удаленность, график, проблемы с оснащением рабочего места, интенсивность труда Нашел работу ближе к дому
Карьера и развитие Возможности карьерного и профессионального развития Исчерпаны возможности для роста
Компания Масштабы компании, стабильность, положение на рынке Получил предложение от более крупной компании
Люди и отношения Отношения с коллективом, «смежниками», руководством Не сработался с начальником
Вознаграждение Уровень заработной платы и наполнение социального пакета Не устраивает заработная плата
Независящие от компании Проблемы со здоровьем, семейные обстоятельства, переезд и пр. Переезжаю в другой город
Представленные данные позволяют HR-специалисту достаточно четко соотнести свободное описание причины увольнения из exit-интервью с основными причинами из классификации. Такой подход позволяет принимать обоснованные управленческие решения для разработки мероприятий по снижению текучести кадров.
Далее для проверки теории цикличности мы раздели все наблюдения на две группы. Первая группа - трудоустроенные до 1 марта 2022 г., вторая группа - принятые после указанной даты. При таком разделении мы исходили из допущения, что теория цикличности, имеющая в основе качественные характеристики мотивации, может указать нам на статистические различия. Внешние условия, которые существенно повлияли на рынок труда после начала специальной военной операции, должны оказать влияние на устойчивость теории или продемонстрировать значимые изменения для некоторых категорий сотрудников по стажу.
Для оценки текучести персонала мы использовали метод survival analysis (анализ дожития). Анализ дожития - это статистический метод, который используется для изучения времени до наступления определенного события, называемого «событием» или «смертью»; в данном случае под «событием» понимается увольнение работника. Для оценки различий между группами стажа по причинам мы использовали точный критерий Фишера.
1 Составлено авторами по данным предприятия.
Управление экономическими системами Economic systems management
Анализ данных и расчеты были выполнены с использованием языка программирования R в среде Posit. Для анализа применялись следующие пакеты: psych для психометрического анализа, survival для анализа выживаемости и ggplot2 для визуализации данных.
Анализ дожития показал статистически значимые различия между двумя группами. Это позволяет сделать вывод, что сотрудники, которые трудоустроились после 1 марта 2022 г., имеют более низкую вероятность уволиться (см. рисунок).
-Я
с4-
1,00
U 0,75
I
й 0,50
о о И
g 0,25
Рн
5Г И
0,00
IIIIHIIIIIIIIIII III IUI III »II
i m i in mi II
...........
Log-rank
p = 0.0012
250
500
Стаж, дни
750
—i— 1 000
График
дожития
сотрудников:
— group=0
— group=l
Анализ дожития сотрудников, трудоустроенных после (группа 0) и до начала специальной военной операции (группа 1)1
На основе полученных результатов сделаны следующие выводы: До начала специальной военной операции график дожития достаточно четко выявлял наличие первого этапа цикла. Высокий процент текучести был характерен именно для первого года работы. Наличие столь высокого уровня текучести свидетельствовало о наличии сложностей в процессе адаптации персонала. Далее со временем роста стажа текучесть персонала снижалась, причем наиболее ощутимо это снижение происходило именно после трех лет работы на предприятии.
Проведенный анализ показал, что после 2022 г. ситуация несколько изменилась, уровень текучести кадров снизился, что способствует закреплению персонала на предприятии. В период 2022-2023 гг. в несколько этапов была повышена заработная плата, реализованы мероприятия по адаптации персонала. Эффективность проведенных мероприятий можно оценить на основании метода анализа дожития.
3. Для сравнения второстепенных причин увольнений сотрудников с разным стажем работы (менее года и более года) использовался точный критерий Фишера. Результаты анализа не выявили значимых различий между группами по основной причине увольнения, что указывает на схожие мотивы увольнения независимо от продолжительности работы. Необнаруженные статистические различия могут быть связаны с относительной небольшой численностью персонала предприятия. Если численность работников предприятия не превышает 500 чел., существует высокая вероятность столкнуться с аналогичной ситуацией, когда результаты анализа не найдут значимых различий. По мнению авторов, применение анализа дожития может быть более показательным для предприятий с численностью персонала от 1000 чел. и более. Чем больше численность персонала,
1 Составлено авторами по данным предприятия.
Управление экономическими системами Economic systems management
тем более ценными могут быть именно статистические методы анализа текучести. На малых и средних предприятиях качественный анализ причин увольнения является не столь трудоемким и может быть рекомендован в качестве ведущего метода исследования.
Отсутствие значимых различий в причинах увольнений между сотрудниками с разным стажем работы указывает на то, что мотивы увольнения остаются относительно стабильными на протяжении первых лет работы. Это может свидетельствовать о необходимости пересмотра общей стратегии управления персоналом в части построения систем адаптации, мотивации, управления карьерой.
Данные результаты подчеркивают важность систематического подхода к управлению текучестью кадров. Использование методов HR-аналитики и структурированных интервью позволяет выявить основные причины увольнений и разрабатывать целенаправленные меры для их предотвращения.
Заключение
На основе результатов анализа компаниям рекомендуется проводить регулярные оценки условий труда, систем стимулирования и карьерных возможностей, чтобы своевременно выявлять и устранять факторы, способствующие текучести кадров. Особое внимание следует уделять адаптации новых сотрудников и созданию условий для их профессионального роста и развития.
Проведенный анализ дожития показал, что в фазе цикла «подтверждение» (первый год после трудоустройста) предприятие сталкивается с наиболее высокой текучестью, но также выявлены более короткие циклы, которые не объясняются теорией цикличности Лайонела Эндсли в полной мере. Проведенный анализ показал, что помимо внутренних факторов на ситуацию большое влияние может оказать изменение факторов внешней среды. На основе нашего опыта и проведенного анализа мы предполагаем, что перспективные исследования текучести должны сосредоточиться на контекстных факторах, таких как однообразие в работе, различия между наблюдаемой реальностью и идеальными представлениями о рабочем контексте, а также уровень доверия и признания со стороны прямого руководителя. Эти аспекты могут дать более точное и практическое понимание факторов, влияющих на текучесть кадров, и способствовать разработке более эффективных стратегий управления персоналом. Использование новых маметических метолов и моделей требует организации командной работы HR- и IT-департаментов компании в целях формирования новых аналитических инструментов и анализа данных.
Источники
1. Гелета И.В., Коршунова Е.А. Характеристика факторов текучести кадров в организации // Современные тенденции в экономике и управлении: новый взгляд. 2011. № 12. С. 194-198. EDN: ROYWAR.
2. Hom P.W., Lee T.W., Shaw J.D., Hausknecht J.P. One hundred years of employee turnover theory and research // Journal of applied psychology. 2017. Vol. 102, iss. 3. Art. no. 530. DOI: 10.1037/apl0000103.
3. Солопов В., Новиков В. Текучесть кадров - процесс управляемый // Социалистический труд. 1980. № 8. С. 76-79. EDN: JXHZEG.
Управление экономическими системами Economic systems management
4. Чаусова Л.А., Овчаренко Я.Э., Волкова Л.В. Текучесть персонала и ее экономическая оценка // Экономика и предпринимательство. 2017. № 2-2(79). С. 637-641. EDN: YJCAEF.
5. Кузнецова А.Р., Кадыров Э.М., Мамбетова Л.Р. Текучесть кадров и производительность труда кадров рабочих профессий в сельском хозяйстве Республики Башкортостан // Российский электронный научный журнал. 2017. № 2(24). С. 5-16. EDN: ZHGYBB.
6. Богатырева И.В., Илюхина Л.А. Текучесть персонала в организации розничной торговли: проблемы и пути их решения // Экономика и предпринимательство. 2023. № 2(151). С. 1152-1157. DOI: 10.34925/EIP.2023.151.2.230. EDN: BYOMKW.
7. Закирова Д.Р. Текучесть кадров в медицинских организациях Республики Башкортостан // Сборники конференций НИЦ Социосфера. 2016. № 4. С. 74-77. EDN: VLPSUJ.
8. Гончарова М.В. Текучесть кадров в сфере культуры // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2019. № 6(93). Ст. 16. EDN: RGHPGL.
9. Миронова А.А. Текучесть кадров: анализ причин и способы профилактики // Российская наука и образование сегодня: проблемы и перспективы. 2019. № 3(28). С. 63-65. EDN: QOIXWG.
10. Харченко В.С. Увольнение сотрудников в российских компаниях: опыт социологического исследования // Социально-трудовые исследования. 2023. № 4(53). С. 157-170. DOI: 10.34022/2658-3712-2023-53-4-157-170. EDN: SUBQFR.
11. Кадырова А.Р. Текучесть кадров: обзор проблемы. Ч. 1. Экономико-математические модели текучести высшего руководства // Проблемы управления. 2015. № 2. С. 2-12. EDN: TPWZPD.
12. Митрофанова А.Е. Управление текучестью персонала организации // Управление персоналом и интеллектуальными ресурсами в России. 2015. Т. 4, № 4. С. 47-51. DOI: 10.12737/13240. EDN: UMHGPT.
References
1. Geleta I.V., Korshunova E.A. Kharakteristika faktorov tekuchesti kadrov v organizatsii [Characteristics of staff turnover factors in the organization]. Sovremennye tendentsii v eh-konomike i upravlenii: novyi vzglyad. 2011. No. 12. Pp. 194-198. EDN: https://elibrary.ru/ roywar (in Russ.)
2. Hom P.W., Lee T.W., Shaw J.D., Hausknecht J.P. One hundred years of employee turnover theory and research. Journal of applied psychology. 2017. Vol. 102, iss. 3. Art. no. 530. DOI: https://doi.org/10.1037/apl0000103
3. Solopov V., Novikov V. Tekuchest' kadrov - protsess upravlyaemyi [Employee turnover is a manageable process]. Sotsialisticheskii trud. 1980. No. 8. Pp. 76-79. EDN: https://elibrary. ru/jxhzeg (in Russ.)
4. Chausova L.A., Ovcharenko Ya.E., Volkova L.V. Tekuchest' personala i ee ehkonomich-eskaya otsenka [Staff turnover and its economic evaluation]. Ehkonomika i predprinima-tel'stvo. 2017. No. 2-2(79). Pp. 637-641. EDN: https://elibrary.ru/yjcaef (in Russ.)
Управление экономическими системами Economic systems management
5. Kuznetsova A.R., Kadyrov E.M., Mambetova L.R. Tekuchest' kadrov i proizvoditel'nost' truda kadrov rabochikh professii v sel'skom khozyaistve Respubliki Bashkortostan [Personnel trafficking and performance of working professions in the agriculture of the Republic of Bashkortostan]. Rossiiskii ehlektronnyi nauchnyi zhurnal. 2017. No. 2(24). Pp. 5-16. EDN: https://elibrary.ru/zhgybb (in Russ.)
6. Bogatyreva I.V., Ilyukhina L.A. Tekuchest' personala v organizatsii roznichnoi torgov-li: problemy i puti ikh resheniya [Staff turnover in a retail organization: problems and solutions]. Ehkonomika i predprinimatel'stvo. 2023. No. 2(151). Pp. 1152-1157. DOI: 10.34925/EIP.2023.151.2.230. EDN: https://elibrary.ru/byomkw (in Russ.)
7. Zakirova D.R. Tekuchest' kadrov v meditsinskikh organizatsiyakh Respubliki Bashkortostan [Staff turnover in medical organizations of the Republic of Bashkortostan]. Sborniki konferentsii NITS Sotsiosfera. 2016. No. 4. Pp. 74-77. EDN: https://elibrary.ru/vlpsuj (in Russ.)
8. Goncharova M.V. Tekuchest' kadrov v sfere kul'tury [Staff turnover in the cultural sphere]. Ehkonomika i menedzhment innovatsionnykh tekhnologii. 2019. No. 6(93). Art. no. 16. EDN: https://elibrary.ru/rghpgl (in Russ.)
9. Mironova A.A. Tekuchest' kadrov: analiz prichin i sposoby profilaktiki [Staff turnover: analysis of causes and ways of prevention]. Rossiiskaya nauka i obrazovanie segodnya: problemy i perspektivy. 2019. No. 3(28). Pp. 63-65. EDN: https://elibrary.ru/qoixwg (in Russ.)
10. Kharchenko V.S. Uvol'nenie sotrudnikov v rossiiskikh kompaniyakh: opyt sotsiologich-eskogo issledovaniya [Employee resignation in Russian companies: experience of sociological research]. Social & Labor Research. 2023. No. 4(53). Pp. 157-170. DOI: https://doi. org/10.34022/2658-3712-2023-53-4-157-170. EDN: https://elibrary.ru/subqfr (in Russ.)
11. Kadyrova A.R. Tekuchest' kadrov: obzor problemy. Ch. 1. Ehkonomiko-matematicheskie modeli tekuchesti vysshego rukovodstva [Staff turnover: a review of the problem. Part 1. Economic and mathematical models of top management turnover]. Problemy upravleniya. 2015. No. 2. Pp. 2-12. EDN: https://elibrary.ru/tpwzpd (in Russ.)
12. Mitrofanova A.E. Upravlenie tekuchest'yu personala organizatsii [Managing employee turnover]. Upravlenie personalom i intellektual'nymi resursami v Rossii. 2015. Vol. 4, no. 4. Pp. 47-51. DOI: https://doi.org/10.12737/13240. EDN: https://elibrary.ru/umhgpt (in Russ.)
Информация об авторах
Чудиновских Марина Вячеславовна, кандидат юридических наук, доцент кафедры экономики труда и управления персоналом. Уральский государственный экономический университет, 620144, РФ, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, 62/45. E-mail: [email protected].
Анастасия Николаевна Ткач, руководитель службы управления персоналом. АО «Группа СВЭЛ», 620010, РФ, г. Екатеринбург, ул. Альпинистов, 57/2. E-mail: Tkach@ svel.ru.
Корольков Дмитрий Юрьевич, руководитель группы кадровой аналитики. АО «Группа СВЭЛ», 620010, РФ, г. Екатеринбург, ул. Альпинистов, 57/2. E-mail: [email protected].
Управление экономическими системами Economic systems management
Information about the authors
Marina V Chudinovskikh, Candidate of Law, Associate Professor of the Department of Labor Economics and Personnel Management. Ural State University of Economics, 620144, Russian Federation, Ekaterinburg, 8 Marta/Narodnaya Volya St., 62/45. E-mail: chud-marina@ mail.ru.
Anastasia N. Tkach, Head of the Personnel Management Service. JSC SVEL Group, 620010, Russian Federation, Ekaterinburg, Alpinistov St., 57/2. E-mail: [email protected].
Dmitry Y. Korolkov, Head of the HR Analytics group. JSC SVEL Group, 620010, Russian Federation, Ekaterinburg, Alpinistov St., 57/2. E-mail: [email protected].
