CC BY
53
УДК / UDK631.158:658.3:331.108:338.43
КАДРОВЫЙ ПОТЕНЦИАЛ В РЕШЕНИИ ПРОБЛЕМЫ ПОВЫШЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ АГРАРНОЙ ЭКОНОМИКИ
HUMAN RESOURCES IN SOLVING THE PROBLEM OF INCREASING THE ECONOMIC EFFICIENCY OF AGRARIAN ECONOMY Гуляева Т.И., Доктор экономических наук, Профессор Gulyaeva T.I., Doctor of economic Sciences, Professor Бураева E.B., кандидат экономических наук, Доцент Buraeva E.V., candidate of economic Sciences, associate Professor
Гришаева О.Ю., кандидат экономических наук, Доцент Grishaeva O.Y., candidate of economic Sciences, associate Professor ФГБОУ ВО Орловский ГАУ, Орел, Российская Федерафия Fédéral State Budgetary Educational Establishment of Higher Education,«Orel State Agrarian University», Orel, Russian Federation E-mail: econometriks@yandex.ru
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
кадровый потенциал, сельское хозяйство, Орловская область, эффективность, кластерный анализ.
KEY WORDS
human resources, agriculture, Orel region, efficiency, cluster analysis.
Агропромышленный комплекс (далее - АПК) и его базовая отрасль -сельское хозяйство является ведущей системообразующей сферой экономики страны. В рамках реализации стратегии инновационного развития и повышения конкурентоспособности аграрного сектора особое значение имеет эффективное использование кадрового потенциала отрасли. Формирование адекватной нынешним реалиям системы обеспечения сельского хозяйства кадровым потенциалом, создание эффективного механизма ее регулирования в целях устойчивого развития аграрного сектора является одной из наиболее приоритетных задач при решении проблемы импортозамещения.
Проблемам изучения кадрового потенциала сельскохозяйственных предприятий посвящены многочисленные публикации. Так, проблемам обеспеченности сельскохозяйственной отрасли высококвалифицированными кадрами, способными обеспечивать рост конкурентоспособности аграрной экономики, посвящены исследования Козлова А.В., Кузнецовой Т.М., Первых Н.А., Харитоновой Т.В. [11-13, 15] Несомненный научный интерес представляют работы, посвященные вопросам формирования трудовых ресурсов на уровне отдельных регионов. [10,14] Ряд исследований [3, 5] посвящены вопросам изучения факторов и резервов роста эффективности использования трудовых ресурсов. Авторы на протяжении ряда лет ведут научные исследования, посвященные проблемам формирования и использования кадрового потенциала на сельскохозяйственных предприятиях. [3-9]
Несмотря на достаточное рассмотрение в экономической литературе проблемы кадрового обеспечения сельского хозяйства, очень актуальным остается вопрос изучения кадрового потенциала как одного из основных факторов, влияющих на рост эффективности производства продукции отрасли, где технологические и экономико-организационные особенности производства
взаимодействуют с естественно-биологическими законами природы. Все это предопределяет актуальность и значимость дальнейшего изучения данной проблемы.
В этой связи авторами предпринята попытка изучить характер влияния показателей профессионально-квалификационной структуры кадрового потенциала на эффективность производства сельскохозяйственной продукции.
Исследование проводилось посредством кластерного анализа с помощью универсальной интегрированной системы 7.0. Инструментальная
возможность и целесообразность применения аппарата кластерного анализа при изучении эффективности производства в аграрном секторе экономики обусловлена весьма значительным разбросом параметров деятельности сельскохозяйственных предприятий в разрезе муниципальных образований, форм собственности, степени специализации и прочими различиями. Так, по одним показателям предприятие может находиться в числе передовых, а по другим, наоборот, имеет средние или вообще, низкие значения. В таких условиях для определения приоритетных направлений по повышению эффективности целесообразно воспользоваться статистическими методами многомерной классификации сельскохозяйственных предприятий, в частности методом кластерного анализа.
Объектами наблюдений были выбраны муниципальные районы Орловской области, являющейся регионом с ярко выраженной аграрной направленностью. Признаками для кластеризации являются средние значения переменных, отражающих факторы и показатели эффективность сельскохозяйственного производства.
В процессе подготовки к проведению анализа на основе статистической информации, содержащейся в сводном годовом отчете Департамента сельского хозяйства Орловской области за 2014г. была создана база данных. Для проведения процедуры кластеризации в конечном итоге были отобраны девять переменных: Х1 - трудообеспеченность, чел./ га, Х2 -удельный вес руководителей, имеющих высшее профессиональное образование, %, Хз -обеспеченность квалифицированными кадрами рабочих профессий, %, Х4 -удельный вес квалифицированных рабочих кадров, имеющих образование, %, Хб -уровень фондовооруженности труда, тыс. руб./чел., Хв - средняя заработная плата работников, занятых в сельскохозяйственном производстве, тыс.руб., Х7 - производительность труда, тыс. руб., Хв- выручка на 100 га сельскохозяйственных угодий, тыс. руб., Хэ - уровень рентабельности производства, %.
Дендровидное решение процедуры кластеризации представлено на рисунке 1. На втором этапе с помощью неиерархического метода кластерного анализа был использован наиболее распространенный на практике метод к-средних (быстрый кластерный анализ). При этом наиболее оптимальным, судя по горизонтальной дендрограмме, представлялось разбиение совокупности на 3 сегмента, расположенных на возможно больших расстояниях друг от друга. Данная процедура предполагает, что изначально рассчитываются центры этих кластеров, а затем все объекты в пределах заданного порогового значения объединяются в тот или иной кластер. При этом объекты присоединяются к ближайшему кластеру. Проверка существенности кластеризации осуществлялась методом дисперсионного анализа ^-критерий) (табл. 1).
12
10
I
щ
I
(и ^
ю о
I
к о н о о сс 0.
Дендрограмма для 24 районов Метод Варда Евклидово расстояние
С_20 С_15 С_9 С_7 С_23 С_24 С_6 С_19 С_13 С_12 С_17 С_3 С_22 С_16 С_21 С_4 С_2 С_11 С_14 С_1в С_5 С_10 С_в С_
Рисунок 1 - Дендрограмма иерархической классификации муниципальных районов Орловской области по показателям и факторам эффективности
производства, 2014г.
Таблица 1. Дисперсионный анализ кластеризации муниципальных районов Орловской области по уровню эффективности производства и факторам на нее влияющим, 2014г.
Перемен Межгрупповая Число степеней свободы Внутригруп повая дисперсия Число степеней свободы Значимость Уровень значимое ти (р)
ные дисперсия (П
Х1 17,74501 2 5,25498 21 35,48431 0,000009
Х2 17,20478 2 5,79522 21 34,53679 0,047443
Хз 20,32552 2 2,67448 21 81,38162 0,000003
Х4 19,24010 2 3,75990 21 53,73038 0,000000
Хб 3,32435 2 19,67565 21 1,77406 0,094139
Хв 1,32007 2 21,67993 21 0,63934 0,037607
Х7 13,85004 2 9,14996 21 15,8939 0,004865
Хв 12,01441 2 10,98559 21 11,48335 0,000427
Хэ 15,11911 2 7,88089 21 20,15893 0,000015
в
6
4
2
0
В результате проведения процедуры кластеризации удалось распределить районы на три кластера, которые условно можно определить следующим образом:
- кластер 1 - районы с высоким уровнем эффективности производства;
- кластер 2 - районы со средним уровнем эффективности производства.
- кластер 3 - районы с низким уровнем эффективности производства (рис. 2).
»Я ,
■■ ♦♦ ♦ , ►<♦ ♦ ♦♦ ++ +*+
► --■ - - --■-■ Л* - - »«
Тульская области
Брянская область
г .. , .. , .. ..
'А -
(♦¿¿¿¿¿♦АН
' -^-Гт' »<- - - - -
- ♦+++»++++
* • 4 * * 4 * 4 * * —♦ ♦ ♦ ♦ ♦ ♦ ♦ »»1
--=
У Зшиядя ■
* =р>. ++++++++++++Ч
*******1 ************** +++♦+♦+Ч _ Ц •••••••••
| АЗ ),_У \ - ----
I «■>:; 1 -.■ !■ ■ ■
I*********! \**-^ ^ +■ ."
!
Липецкая
область
********4***********+ф*****************
Курская обюяпь
► *
. ♦+♦++,*+♦++++♦ ■ ч -н? +/
- • Кс н , .'
■ <
******
| - с высокой эффективностью 1 - со средней эффективностью 1 - с низкой эффективностью
Рисунок 2 - Картограмма распределения муниципальных районов Орловской
области по уровню эффективности
Информация, полученная в ходе проведения кластеризации муниципальных районов Орловской области, представлена в обобщенном виде в таблице 3.
В кластер с высоким уровнем эффективности вошло 10 районов, что составляет 42% от общего числа исследуемой совокупности. Такое же количество районов было отнесено к кластеру с низким уровнем эффективности. Кластер со средним уровнем эффективности содержит всего 4 района (16% от общего числа).
Полученные кластеры значительно отличаются друг от друга по основным показателям эффективности производства. Так, средний уровень
производительности труда в районах, вошедших в первый кластер, в 1,6 раза выше аналогичного показателя по районам второго кластера, и в 2,2 раза выше, чем в третьем кластере.
Выручка в расчете на 100 га сельхозугодий в кластере с высокой эффективностью почти в 3 раза выше уровня показателя в кластере с низким уровнем эффективности. Сельскохозяйственные предприятия, расположенные в районах первого кластера, работают достаточно рентабельно, средний уровень данного показателя составил 19,7%.
В то время, как по районам, вошедшим в третий кластер, наблюдается неэффективное использование имеющихся ресурсов, средний уровень убыточности составил 7%.
Анализ данных показал, что большинство изучаемых показателей изменяются пропорционально изменениям в уровне показателей, характеризующих эффективность деятельности сельскохозяйственных предприятий района при переходе от кластера к кластеру. В среднем по районам первого кластера удельный вес квалифицированных рабочих кадров составил 62,3%, второго - 29,5 %. (что в два раза ниже показателя первого кластера), третьего - всего лишь 24,3%, т.е. при переходе от кластера к кластеру наблюдается логическое снижение данного показателя. Причем необходимо отметить значительную разницу в уровне этого показателя по районам различных кластеров. Так, разница между средними значениями данного фактора в первом и третьем кластере составляет 2,6 раза. Аналогичная связь (снижение средних значений анализируемого показателя наряду со снижением эффективности производства от кластера 1 к кластеру 3) прослеживается по таким показателям, трудообеспеченность, удельный вес руководителей, имеющих высшее профессиональное образование, обеспеченность квалифицированными кадрами рабочих профессий.
Изменение фондовооруженности не выявило прямых и обратных закономерностей. Кроме того, значения межгрупповой дисперсии по уровню средней заработной платы работников выше, чем внутригрупповая. Это означает, что данные количественные признаки недостаточно объективно характеризует принадлежность следуемого объекта в кластер. Это, прежде всего, свидетельствует о том, что на сельскохозяйственных предприятиях Орловской области система материального стимулирования работников организована недостаточно эффективно. В этой связи в качестве одного из перспективных направлений роста производительности труда в аграрном секторе региональной экономики, мы считаем, совершенствование механизма мотивации работников к высокоэффективному труду.
Проведенное исследование позволило сделать вывод, что рост качественного уровня кадрового потенциала, а также обеспеченность сельскохозяйственных предприятий квалифицированными кадрами играют значительную роль в решении вопроса повышения эффективности аграрной экономики региона. Кроме того, проведенный анализ показал, что на изучаемых предприятиях имеются значительные резервы роста производительности труда. Наибольшие резервы роста производительности труда заложены в совершенствование механизма материального стимулирования труда, устанавливающего взаимосвязь между уровнем трудовых доходов и ростом эффективности аграрного труда.
Таблица 3. Результаты кластерного анализа муниципальных районов Орловской области по эффективности производства, 2014 г.
Номер кластера Число районов в кластере Наименование районов, вошедших в кластер Показатели
Трудообеспеченность, чел./ га Удельный вес руководителей, имеющих высшее профессиональное образование, % Обеспеченность квалифицированными кадрами рабочих профессий, % Удельный вес квалифицированных рабочих кадров, имеющих образование, % Уровень фондовооруженности, тыс. руб./чел. Средняя заработная плата работников, занятых в сельскохозяйственном производстве, ТЫС.ОУб. Производительность труда, тыс. руб Выручка на 100 га сельскохозяйственных угодий, тыс. руб. Уровень рентабельности (убыточности) производства, %
1 10 Должанский, Залегощенский Колпнянский, Краснозоренск ий,Кромской, Ливенский, Малоархангель ский, Мценский, Орловский, Покровский 1,8 90,3 96,5 62,3 816,5 270,2 1312,8 2197,4 19,7
2 4 Волховский, Глазуновский, Новосильский, Свердловский 1,6 86,7 95,9 29,5 1205,6 197,4 807,1 1368,1 11,8
3 10 Верховский, Дмитровский, Знаменский, Корсаковский, Новодеревеньк овский, Сосковский, Троснянский, Урицкий, Хотынецкий, Шаблыкинский 1,2 75,8 88,4 24,3 643,0 148,3 596,5 758,6 -7,0
Функционирования российской экономики в условиях санкций, надо рассматривать как механизм развития отечественного сельского хозяйства, использования инновационных технологий для повышения производительности труда и обеспечивающего юридическую защиту и конкурентоспособность сельскохозяйственных товаропроизводителей. В сложившихся условиях
функционирования России необходима подготовка, переподготовка и повышение квалификации кадров, способных обеспечить конкурентоспособность сельскохозяйственной продукции и продовольствия на внутреннем и внешнем рынках на основе инновационного развития АПК, создания благоприятной среды для развития предпринимательства, повышения инвестиционной привлекательности отрасли.
В этой связи необходимо выделить приоритетные задачи региональной аграрной политики по развитию кадрового потенциала сельского хозяйства. На наш взгляд, в качестве основных направлений, способствующих росту эффективности аграрной экономики, следует обозначить следующие:
- совершенствование содержания и технологий непрерывного аграрного образования на основе взаимодействия образовательного учреждения, органов власти субъектов РФ и агробизнеса, в т.ч. создание нормативно-правовой базы, регулирующей вопросы трудоустройства, взаимоотношения образовательных учреждений с работодателями, службой занятости;
- стимулирование закрепления молодых специалистов в аграрном секторе экономики (недостаточно хорошо работает механизм реализации государственной поддержки молодых специалистов.
Органам местного самоуправления нужно помогать селу, развивать инфраструктуру: строить дороги, открывать детские сады и школы, больницы, клубы, кинотеатры, обеспечивать работников жильем, доплачивать из областного бюджета дополнительные выплаты к заработной плате в течение 35 лет;
- внедрение системы мониторинга и управления обеспечением высококвалифицированными кадрами аграрного сектора экономики регионального АПК;
- создание механизмов получения обратной связи от выпускников образовательных учреждений о качестве подготовки и трудоустройстве по специальности, так и от работодателей об уровне подготовки молодых специалистов.
БИБЛИОГРАФИЯ
1. Государственная программа развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013 -2020 годы.
2. Федеральная целевая программа «Устойчивое развитие сельских территорий на 2014-2017 годы и на период до 2020 года». Утверждена Постановлением Правительства РФ от 15 июля 2013г №598.
3. Бураева Е.В. Применение кластерного подхода при изучении производительности труда в аграрном секторе региональной экономики / Бураева Е.В. // Экономический анализ: теория и практика. 2014. №31 (382). С. 32-37.
4. Бураева, Е.В. Система обеспечения сельского хозяйства кадровым потенциалом: основные направления совершенствования / Е. В. Бураева, О. Ю. Гришаева // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. - 2013. - №27. - С.53-61.
5. Гуляева, Т.И. Особенности формирования кадрового потенциала регионального АПК и его влияние на экономическую эффективность деятельности сельскохозяйственных предприятий / Т.И.Гуляева, Т.М.
Кузнецова, Е.В. Бураева // Экономический анализ: теория и практика. 2014. №29 (380). С. 16-24.
6. Гуляева Т.И. Влияние показателей профессионально-квалификационной структуры кадрового потенциала на экономическую эффективность деятельности сельскохозяйственных предприятий / Т. И. Гуляева, Е. В. Бураева О. Ю. Гришаева // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. - 2014. - №9. - С. 33-41.
7. Гуляева, Т.И. Закрепление молодых специалистов на селе как приоритетное направление региональной кадровой политики / Т. И. Гуляева, Е. В. Бураева, О. Ю. Гришаева, Т. А. Власова // Экономический анализ: теория и практика. -2014. - №11. - С. 59-66
8. Гуляева, Т.И. Кадровое обеспечение аграрного сектора регионального АПК: анализ состояния и направления совершенствования/ Т.И. Гуляева, Е.В. Бураева, О.Ю.Гришаева //Экономический анализ: теория и практика. -2015. -№ 31 (430).- С. 26-38.
9. Гришаева, О.Ю. Воспроизводство квалифицированных кадров рабочих профессий в сельском хозяйстве: диссертация ... кандидата экономических наук. - Орел, -2014. - 178с.
10. Дохолян, C.B. Ресурсный потенциал аграрной сферы региона /C.B. Дохолян, Ю.Д. Умавов //Экономика и предпринимательство. -2012. -№ 1 (24). -С. 37-44.
11. Козлов, A.B. Кадровое и информационное обеспечение органического сельского хозяйства/ A.B. Козлов, Б.П. Панков, O.A. Яковлева, С.А.Алексеева//АПК: Экономика, управление. -2015. -№ 2. -С. 28-33.
12. Кузнецова, Т.М. Диагностика и оценка эффективности кадровой политики сельскохозяйственных организаций / Т.М. Кузнецова // Вестник Орловского государственного аграрного университета. - 2010. Т.26. - №5. - С. 9-10.
13. Первых, H.A. Тенденции формирования и развития трудовых ресурсов в сельском хозяйстве Орловской области / H.A. Первых, О.Ю. Гришаева // Вестник Орловского государственного аграрного университета. -2012.-5.-с.105-109.
14. Сухарева, В.Н. Проблемы кадрового обеспечения сельского хозяйства Оренбургской области / В.Н.Сухарева, О.В.Павленко // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. -2012.- № 6 (38). -С. 181-185.
15. Харитонова, Т.В. Совершенствование материального стимулирования -необходимое условие решения проблемы кадрового обеспечения сельского хозяйства/ Т.В. Харитонова // Никоновские чтения. -2013. -№ 18. -С. 430-432.
