CC BY
47Анализ зависимости заработной платы от финансовых результатов организаций Analysis of the dependence of wages on the financial results of organizations
1,f МОСКОВСКИЙ ■p ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ
УДК 658
DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10116 Баянова Ольга Викторовна,
кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры бухгалтерского учета и финансов ФГБОУВО Пермский ГАТУ, г. Пермь
Bayanova Olga Victorovna, candidate of economic Sciences, associate Professor, associate Professor of accounting and Finance Department FSBEIHE Perm SATU, c. Perm
Аннотация. В научной статье представлена методика и результаты эконометрического исследования зависимости заработной платы от финансовых результатов организаций. Цель исследования - определить и интерпретировать тесноту и форму связи между заработной платой и финансовыми результатами организаций, коэффициенты детерминации и эластичности. Метод исследования - парная корреляция, область применения результатов - сельское хозяйство. Вывод: выявлена тесная прямая связь между исследуемыми экономическими показателями; 85,7% выборки подтверждают охват фактора результативным признаком, а на долю неучтенных факторов приходится 14,3% выборки; рост прибыли на 1% от его среднего значения способен увеличить среднемесячную номинальную начисленную заработную плату в среднем на 0,65%. Summary. The scientific article presents the methodology and results of an econometric study of the dependence of wages on the financial results of organizations. The purpose of the study is to determine and interpret the closeness and form of the relationship between wages and financial results of organizations, as well as the coefficients of determination and elasticity. The research method is pair correlation, and the field of application of the results is agriculture. Conclusion: there is a close direct relationship between the studied economic indicators; 85.7% of the sample confirms the coverage of the factor as a productive feature, while the share of unaccounted factors
accounts for 14.3% of the sample; the growth of profit by 1% of its average value can increase the average monthly nominal accrued wages by an average of 0.65%.
Ключевые слова: сельское хозяйство; финансовые результаты организаций; заработная плата; корреляционный анализ; парная корреляция; эластичность.
Keyword: agriculture; financial results of organizations; wages; correlation analysis; pair correlation; elasticity.
Введение
Обеспечение сохранности рабочих мест и своевременной выплаты заработной платы напрямую зависит от стабильности и прибыльности работодателей, поэтому выявление тесноты зависимости заработной платы от финансовых результатов организаций является важным направлением эконометрических исследований.
Проблемы обеспечения прибыльности бизнеса и роста заработной платы являются дискуссионными в научном сообществе. В дискуссиях принимали участие отечественные и зарубежные ученые: О.И. Васильчук считает, что совершенствование системы расчетов по труду способно принести экономические выгоды предприятию [1], З.Э. Воробьева констатировала факт усложнения современной системы расчетов с персоналом за счет альтернатив отнесения затрат на себестоимость продукции и вариантов налогообложения
[2], С.В. Ропотан показал современные аспекты учета и контроля расчетов по оплате труда
[3], Z. Lajdova, P. Bielik [4], Bin Ouyang [5], Zhao J. [6]. Таким образом, выявление резервов роста прибыльности работодателей, способных увеличить благосостояние работников, являются актуальными направлением научных исследований.
Материалы и методы исследования Информационной базой исследования послужили данные официального сайта Росстата Российской Федерации. Финансовые результаты организаций Российской Федерации и среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций представлены в таблице 1.
Таблица 1 — Информационная база исследования
Годы Сумма прибыли, трлн. Среднемесячная
рублей номинальная начисленная заработная плата работников организаций, рублен
2012 9.2 21S20.9
2013 9.5 24715.5
2014 10.5 27102.3
2015 12.6 2S527.9
2016 15.S 30651.2
2017 14.1 32951.5
2018 16.5 35802.0
Исследование информационной базы проведем с использованием корреляционного анализа. Ввиду того, что для эконометрического исследования выбрано два экономических показателя (один из них результативный признак, а второй - фактор), то формула расчета коэффициента парной корреляции имеет вид:
ау- <гх
В представленной формуле задействованы две переменные (х и у), поэтому следует определиться с результативным признаком и фактором:
у - результативный признак - среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций, рублей; х - фактор - сумма прибыли, трлн. руб.
Для обеспечения правильности расчета коэффициента парной корреляции в отдельности произведем расчет числителя и знаменателя. Процесс определения значения числителя сгруппируем в четыре пункта:
1. Среднее значение произведения фактора и признака. Для этого составим рабочую таблицу (таблица 2).
Таблица 2 — Рабочая таблица по определению среднего значения
произведения фактора и признака
Годы X V XV
2012 9.2 21820.9 200752.25
2013 9.5 24715.5 234797.25
2014 10.5 27102.3 284574.15
2015 12.6 28527.9 359451.54
2016 15.8 30651.2 434233.96
2017 14 Л 32951.5 464616.15
2018 16,5 35802,0 590733
Итого X X 2619213.33
Среднее значение X X 374173.3
2. Среднее значение фактора. Для этого составим рабочую таблицу (таблица 3). Таблица 3 - Рабочая таблица по определению среднего значения фактора
Годы X
2012 9.2
2013 9.5
2014 10.5
2015 12.6
2016 15.8
2017 14.1
2018 16,5
Игого 88.2
Среднее значение 12.6
3. Среднее значение признака. Для этого составим рабочую таблицу (таблица 4).
1
Таблица 4 — Рабочая таблица по определеишо среднего значения признака
Годы у
2012 21820,9
2013 24715.5
2014 27102.3
2015 28527.9
2016 30651.2
2017 32951.5
2018 35802.0
Итого 201571.3
Среднее значение 28795.9
4. Значение числителя:
374173,3 - 12,6 * 2Э795.9 _ 374173,3 - 362328.3 _ 11345
Процесс определения значения знаменателя сгруппируем в три пункта: 1. Среднеквадратическое отклонение по результативному признаку. Для этого составим рабочую таблицу (таблица 5). Расчет производим по данным таблицы 4.
Таблица 5 — Рабочая таблица по определению среднеквадрэтического
отклонения результативного признака
№ пункта Методика расчета у
1 Определяет разницу между данными по 2012 году и средним значением. -6975
2 Возводим е квадрат полученную разницу. 45650625
3 Определяет разницу между данными по 2013 году и средним значением. -40&0,4
4 Возводим е квадрат полученную разницу. 16649664:16
5 Определяет разницу между данными по 2014 году и средним значением. -1693,6
6 Возводим е квадрат полученную разницу. 2868280.96
7 Определяет разницу между данными по 2015 году и средним значением. -268
8 Возводим е квадрат полученную разницу7. 71824
9 Определяет разницу между данныын по 2016 году и средним значением. 1855,3
10 Возводим е квадрат полученную разницу. 3442138.09
11 Определяет разницу7 между данными по 2017 году и средним значением. 41556
12 Возводим е квадрат полученную разницу. 17269011.36
13 Определяет разницу7 между данными по 201В году и средним значением. 7006,1
14 Возводим е квадрат полученную разницу. 49085437.21
15 Складываем результаты решения в четных пунктах. 138036980.78
16 Полученную сумму делим на количество лет (7). 19719568.683
17 Получаем квадратный корень от результата расчета в пункте 16. 4440,672
2. Среднеквадратическое отклонение по фактору. Для этого составим рабочую таблицу (таблица 6). Расчет производим по данным таблицы 3.
Московский экономический журнал №2 2020
Таблица 6 - Рабочая таблица по определению среднеквадратического отклонения фактора
№ пункта Методика расчета X
1 Определяет разницу между данными по 2012 году и средним значением. -3,4
2 Возводим е квадрат полученную разницу. 11.56
3 Определяет разницу между данными по 2013 году и средним значением. -зд
4 Возводим е квадрат полученную разницу. 9=61
5 Определяет разницу между данными по 2014 году и средним значением. -2,1
6 Возводим е квадрат полученную разницу. 4.41
7 Определяет разницу между данными по 2015 году и средним значением. 0
8 Возводим е квадрат полученную разницу. 0
9 Определяет разницу между данными по 2016 году и средним значением. 3=2
10 Возводим е квадрат полученную разницу. 10.24
11 Определяет разницу между данными по 2017 году и средним значением. 1=5
12 Возводим е квадрат полученную разницу. 2.25
13 Определяет разницу между данными по 2018 году и средним значением. 3=9
14 Возводим е квадрат полученную разницу. 15.21
15 Складываем результаты решения в четных пунктах. 53.28
16 Полученную сумму делим на количество лет (7). 7.611
17 Получаем квадратный корень от результата расчета в пункте 16. 2.759
3. Значение знаменателя.
Г =
ху-ху
лгу- х-у
ху- дг-у
4440,672 + 2,759 12251,814
и у' СГд-
Результаты исследования
Произведем расчет коэффициента парной корреляции:
Г =
11345
= 0,926
еустх 12251,014
Проведем экономическую интерпретацию результатов исследования. Для этого дадим характеристику коэффициенту парной корреляции:
- коэффициент парной корреляции - это статистический показатель, который показывает степень тесноты связи между двумя переменными;
- значение коэффициента парной корреляции может варьироваться от -1 до 1;
- если значение коэффициента парной корреляции от 0,3 до 0,5, то связь между переменными слабая;
- если значение коэффициента парной корреляции от 0,5 до 0,7, то связь умеренная;
- если значение коэффициента парной корреляции свыше 0,7, то связь тесная;
- если значение коэффициента парной корреляции равно нулю, то связь отсутствует;
- положительное значение коэффициента парной корреляции свидетельствует о наличии прямой связи, а отрицательное - обратной связи;
- прямая связь характеризуется тем, что с увеличением фактора произойдет увеличение результативного признака;
- при отрицательной связи рост фактора приводит к снижению результативного признака.
В завершение исследования определим значения и дадим экономическую интерпретацию коэффициента детерминации и коэффициента эластичности.
Коэффициент детерминации определяется как квадрат коэффициента корреляции. Он показывает долю дисперсии, объясняемую регрессией, в общей дисперсии результативного признака.
Я2 = 0.9262 = 0,857
Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов от его среднего значения изменится результативный признак при изменении фактора на 1% от его среднего значения. Коэффициент эластичности определяется по формуле:
В формуле расчета коэффициента эластичности используется значение параметра Ь, который определяется по формуле:
Ъ=
(3)
Для определения значения знаменателя составим рабочую таблицу (таблица 7). Таблица 7 — Рабочая таблица по определению значения знаменателя в формуле расчета параметра Ъ
Годы
2012 9.2 84.64
2013 9.5 90.25
2014 10.5 110.25
2015 12.6 158.76
2016 15=8 249.64
2017 14.1 198.81
2018 16.5 2 72 25
Итого 88.2 1164.6
Среднее значение 12.6 166.37
Ъ =
ху- х-у
11345
= 1490,8
166,3 7 12,6е
Тогда коэффициент эластичности равен:
Э = b ■
= 1490,8 ■
12.6
=0,65
26795,*
Выводы
Таким образом, выявлена тесная связь между значениями среднемесячной номинальной начисленной заработной платой работников организаций и финансовыми результатами организаций. Положительное значение коэффициента корреляции свидетельствует о наличии прямой связи между показателями, характеризующими финансовые результаты организаций Российской Федерации. Прямая связь характеризуется тем, что с увеличением прибыли произойдет увеличение среднемесячной номинальной начисленной заработной платой работников организаций.
Полученное значение коэффициента детерминации свидетельствует о том, что в общей регрессии результативного признака (среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работников организаций) 85,7% дисперсии фактора (финансовых результатов организаций) объясняется регрессией.
Рассчитанный коэффициент эластичности свидетельствует о том, что при росте прибыли на 1% от его среднего значения среднемесячная номинальная начисленная заработная плата в среднем увеличится на 0,65%.
1. Васильчук, О.И. Управление и учет операций по мотивации работников, направленных на оптимизацию бизнеса / О.И. Васильчук // Инновационное развитие экономики. - 2017. -№ 4-5 (16). - С. 182 - 187.
2. Воробьева, З.Е. Оптимизация внутреннего контроля бухгалтерского учёта по оплате труда / З.Е. Воробьева // Молодой ученый. - 2016. - №10. - С. 648 - 651.
3. Ропотан, С.В. Расчеты по оплате труда — современные аспекты учета и контроля / С.В. Ропотан, О С. Шелудько// Молодой ученый. — 2016. — №7. — С. 946-948.
4. Lajdova Z., Bielik P. The evidence of asymmetric price adjustments// Agricultural economics. - 2015. - № 3. - С. 105 - 115.
5. Ouyang Bin. Based on Markov Shain of agricultural enterprise risk investment profit forecast economic model// Advance journal of food science and technology. - 2014. - №1. - С. 26 - 28.
6. Zhao J. Rural income diversification patterns and their determinants in China // Agricultural economics. - 2014. - Vol 60. - № 5. - С. 219 - 231.
Список литературы
Московский экономический журнал №2 2020 Reference
1. Vasilchuk, O.I. Management and accounting of operations on motivation of employees aimed at business optimization / O.I. Vasilchuk // Innovative development of the economy. - 2017. - № 4-5 (16). - P. 182 - 187.
2. Vorobyova, Z.E. Optimization of internal control of accounting on compensation / Z. E. Vorobyova / / Young scientist. - 2016. - №10. - P. 648 - 651.
3. Ropotan, S. V. calculations on compensation-modern aspects of accounting and control / S. V. Ropotan, O. S. Sheludko// Young scientist. - 2016. - №7. - P. 946-948.
4. Lajdova Z., Bielik P. The evidence of asymmetric price adjustments// Agricultural economics. - 2015. - № 3. - P. 105 - 115.
5. Ouyang Bin. Based on Markov Shain of agricultural enterprise risk investment profit forecast economic model// Advance journal of food science and technology. - 2014. - №1. - P. 26 - 28.
6. Zhao J. Rural income diversification patterns and their determinants in China // Agricultural economics. - 2014. - Vol 60. - № 5. - Р. 219 - 231.
