CC BY
105
УДК 657. 013:331. 108 ББК 65. 290-2
Немцев А.Д., Махмудова И.Н.
МЕТОДИКА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ НЕОБХОДИМОСТИ И ЦЕЛЕСООБРАЗНОСТИ РАЗВИТИЯ ПЕРСОНАЛА
Nemtsev A.D., Mahmudova I.N.
TECHNIQUE OF THE ECONOMIC ESTIMATION OF NECESSITY AND EXPEDIENCY OF DEVELOPMENT OF THE PERSONNEL
Ключевые слова: развитие персонала, оценка труда, управление трудом.
Keywords: personnel development, work estimation, management of work.
Аннотация
В статье раскрываются факторы, определяющие необходимость развития персонала организаций, а также приводится методика оценки качества рабочей силы сотрудников после обучения и её воздействие на конечные результаты деятельности предприятия, что позволяет рационально расходовать средства на развитие персонала.
Abstract
In article the factors defining necessity of development of the personnel of the organizations reveal, and also the technique of an estimation of quality of labor of workers after training and its influence on the end results of activity of the enterprise that allows to spend means for personnel development rationally is resulted.
Наступление эпохи информационных технологий породило спрос на работников высокой квалификации. Значительные средства, расходуемые предприятиями на развитие персонала, используются нерационально. Это не способствует ни повышению уровня компетенций работников, ни выработке соответствующей мотивации к эффективному труду. В связи с этим актуальным представляется исследование уже имеющихся современных и популярных методик оценки персонала и оценки труда, а также разработка такой модели оценки, в соответствии с которой станет возможным целенаправленно распределять средства на персонал и формировать его эффективное поведение в процессе производственной деятельности.
Определение разрыва между существующими организационными компетенциями и теми, которые необходимы для реализации долгосрочных целей организации, упирается в проблему устаревания знаний, впервые озвученную А. Шапиро еще в гипотезе о полураспаде компетентности (дословно - о «половине жизни знания»). В таблице 1 представлены длительности периодов полураспада знаний для различных сфер деятельности.
Таблица 1 - Сводная таблица характеристик и длительности периода полураспада знаний
Область Период полураспада знаний Средний показатель
1 2 3
Банковское дело Ежегодно обновляется до 20% профессиональных знаний, т. е. за 5 лет на 100 % [4] 2,5 года
В зависимости от сферы деятельности В 50 - 60-е годы прошлого века составлял порядка 10 лет. Сегодня - от трех до пяти лет и будет все больше сокращаться по мере научно-технического прогресса [7] 4 года
В сфере промышленного Непрерывное развитие и повышение квалификации по актуальным для предприятия темам. Период полураспада 0,5 лет - на 2009 г.
Область Период полураспада знаний Средний показатель
производства знаний составляет полгода [6]
Не утрата знания, связанная с биофизическим старением работника, а явление, аналогичное моральному износу оборудования, в основе которого лежит старение объективированного в этом оборудовании знания. Сокращается наполовину. [5] в среднем 5 лет
В сфере экономики Ежегодно обновляется примерно 5% теоретических и 20% профессиональных знаний [8] 5 лет
В сфере государственного управления Сокращается на 50%. Этот период постоянно сокращается, в США на переподготовку специалистов отводится 15 - 20% рабочего времени. За весь период профессиональной деятельности специалист должен повышать свою квалификацию не менее восьми раз. [9] 5 лет
В сфере высоких технологий Полтора-три года [3] 2,25 лет
В сфере науки и проектирования Сегодня период полураспада знаний составляет около 5 лет. Он определяется как время после завершения обучения, в течение которого профессионалы теряют половину первоначальной компетентности. Кроме естественного вытеснения из активной памяти индивидуума части неиспользуемых знаний, процесс их износа имеет еще и моральное устаревание целого ряда сведений и положений под напором новейших достижений науки и техники. 5 лет
П. Книхт говорит о знаниях с длинным периодом полураспада (фундаментальные, базовые дисциплины, гражданское право, язык, математика, логика, теоретическая часть профессионального обучения, являются базой для приобретения многих видов знания с коротким периодом полураспада) и о знаниях с коротким периодом полураспада (соответствуют условиям деятельности частного сектора и, в частности, в области финансов, индустриальных процессах, использовании программного обеспечения, определенные технические и профессиональные навыки) - как границах той шкалы, на которой располагается то или иное знание. [10]
В сферах высоких технологий Обеспечить не сбор, а замену знаний. В 2002 году во всем мире было создано пять квинтилионов байт информации (что эквивалентно 800 Мбайт на каждого жителя планеты). [1]
Г азовая промышленность Индикатором компетенции выступает трудовое поведение Средние показатели: полураспад - 3,1; формирование -3,2; использование - 2,7 [2] 3,1 года
Обработав представленные данные, можно сделать вывод о том, что сегодня знание устаревает на 50% не за 5 лет, как отмечалось ранее, а, в среднем, за 3,6 года. Интересна, на наш взгляд, структура жизненного цикла корпоративных компетенций руководителей, предложенная А. Беляевым вслед за идеей о разных периодах распада знаний, высказанной П. Книхтом. На данных примерах наглядно прослеживается скорость
устаревания знаний в зависимости от сферы деятельности (таблица 1) и от специфики самих знаний (таблица 2).
Таблица 2 - Структура жизненного цикла корпоративных компетенций
Наименование компетенций Длительность устаревания знаний, навыков, умений Длительность циклов формирования и использования компетенции
Период полу- распада период распада min период формирования компетенции (обучение) min период использования (трудовая деятельность)
1 2 3 4 5
Лидерские компетенции (ЛК) 0,5 г. 1 г. Р7 = 1 - 2 г. Т7 = 1,5 г.
Управленческие компетенции (УК) 1 г. 1,9 г. Р6 = 2 - 3 г. Т6 = 2,5 г.
Инновационные компетенции (ИК) 2 г. 3,8 г. Р5 = 2 - 3 г. Т5 = 2,5 г.
Спец. профессиональные компетенции (СПК) 4 г. 7,5 г. 1 т II рц Т4 = 3,5 г.
Общие профессиональные компетенции (ПК) 8 л. 15 л. 1 т II т РЦ Т3 = 3,5 г.
Общие рабочие компетенции (ОРК) 15 л. 30 л. t> 1 IT) II (N рц ч VO = (N н
Базовые знания, умения и навыки (БЗ) 30 л. 60 л. Р1 = 9 - 11 л. Т1 = 10 л.
Нетрудно заметить, что происходит моральное устаревание целого ряда сведений и положений под напором новейших достижений науки и техники, а также высокой скорости обновления информационного потока в целом.
Можно констатировать, что не только объем, но и скорость обновления информации приводит в действие механизм инновационных изменений во всех направлениях деятельности предприятия. Это влияет на работу специалистов и руководителей. В связи с этим персоналу организации чаще, чем когда бы то ни было, приходится включаться в процесс освоения новых технологий.
Новое информационное поле, с одной стороны, подсказывает более прогрессивное решение, с другой - не содействует использованию привычных схем. Именно поэтому закономерности развития информационной сферы формируют новую тенденцию, которая ломает наши привычные взгляды по поводу ценности накопленного опыта работы по специальности, а именно: опыт работы с некоторого момента уже не помогает, а мешает работнику эффективно трудиться. Поэтому появляются организации, которые при заполнении вакансий выдвигают новое требование к кандидатам на должность: «опыт работы не приветствуется»
Более того, усвоенные со временем стандартные процедуры работы мешают вырабатывать более эффективные решения. Привычные решения идут вразрез с измененными (инновационными) условиями производственной среды. Проведенное нами исследование на предприятиях г. Тольятти подтверждает сделанные выводы.
Для оценки качества рабочей силы и её воздействия на конечные результаты деятельности предприятия мы использовали математическую модель в виде уравнения: у= а + Ь * x, построенную как для рабочих, так и для руководителей - генеральной дирекции (уровень топ-менеджеров) и линейных руководителей.
Расчет интегральных коэффициентов качества рабочей силы и коэффициента производительности рабочей силы был проведен на примере двух предприятий машиностроительной отрасли: №1 (сборочно-кузовное - серийное производство,
коэффициент выборки К = 0,78.) и №2 (трансформатор - несерийное производство, коэффициент выборки К = 0,74.) (таблица 3).
Для группы рабочих корреляционно-регрессионный анализ показал, что самая тесная связь между уровнем выполнения нормированного задания и средним стажем работы по специальности (коэффициент парной корреляции составил 0,88) самая тесная.
Таблица 3 - Расчет коэффициента парной корреляции (для рабочих)
Факторы, влияющие на уровень выполнения нормированного задания Обозначен ие фактора Уравнение парной регрессии Коэффициент парной корреляции
1 2 3 4
Предприятие №1
1. Уровень квалификации Р YР = 4,23Р - 15,817 0,72
2. Стаж работы по специальности, лет С УС = 4,17С + 79,294 0,88
3. Уровень образования, лет обучения О УО = 2,66О -143,148 0,33
4. Возраст рабочего В УВ = 1,52В + 76,41 0,5
Предприятие №2
1. Уровень квалификации Р УР = 6,84Р + 18,32 0,89
2. Стаж работы по специальности, лет С УС = 4,86С + 74,758 0,78
3. Уровень образования, лет обучения О УО = 1,29О - 10,3 0,45
4. Возраст рабочего В УВ = 1,612В + 67,9 0,54
При увеличении среднего стажа работы по специальности на один год, средний уровень выполнения нормированного задания возрастает на 4,17%.
Следующий по тесноте связи (коэффициент 0,72) - по квалификации. Увеличение среднего разряда рабочих на единицу повышает уровень выполнения нормированного задания на 4,23%.
Меньшие коэффициенты корреляции имеют зависимости выполнения нормированного задания от возраста и уровня образования соответственно: 0,5 и 0,33. Это означает, что увеличение среднего уровня образования на один год повышает уровень выполнения нормированного задания на 2,66%, а увеличение среднего возраста на один год - повышает уровень выполнения нормированного задания на 1,52%.
Используя стандартную методику корреляционно-регрессионного анализа, были рассчитаны уровни тесноты связей между рассматриваемыми нами субъективными факторами производства (Р - разряд, С - стаж, О - образование, В - возраст) и уровнем производительности труда, и определена наиболее тесная зависимость (см. табл. 4).
Коэффициенты парной корреляции и уравнения парной регрессии показали, что самая тесная связь наблюдается между средним уровнем квалификации и стажем работы по специальности (коэффициент парной корреляции равен 0,87).
Анализ коэффициентов уравнений линейной регрессии показал, что с увеличением среднего стажа работы по специальности рабочих исследуемой группы, уровень их квалификации увеличится на 0,084 разряда, а с увеличением возраста на один год, стаж работы по данной специальности растет на 0,53 года, уровень квалификации вырастет на
0,05 разряда.
Таблица 4 - Расчет коэффициента парной корреляции по предприятию №1.
Факторы, влияющие на уровень выполнения нормированного задания Обозначен ие фактора Уравнение парной регрессии Коэффициент парной корреляции
1 2 3 4
1. Уровень квалификации - стаж работы по специальности РС РС = 0,084С + 2,39 0,87
2. Уровень квалификации -уровень образования РО РО = 1,18О - 8,72 0,77
3. Уровень квалификации -возраст рабочего РВ РВ = 0,05В + 1,85 0,66
4. Стаж работы по специальности - уровень квалификации СР СР = 11,09Р - 26,07 0,87
5. Стаж работы по специальности - уровень образования СО СО = 11,62О -107,59 0,67
6. Стаж работы по специальности - возраст рабочего СВ СВ = 0,53В - 6,57 0,74
7. Возраст рабочего - уровень образования ВО ВО = 25,28О -224,98 0,64
8. Возраст рабочего - стаж работы по специальности ВС ВС = 1,303С + 19,89 0,74
9. Возраст рабочего - уровень квалификации ВР ВР =15,94Р - 19,25 0,66
Самая меньшая теснота связи наблюдается между возрастом и уровнем образования рабочего (коэффициент парной корреляции 0,64), а также между стажем работы по специальности и уровнем общего образования (коэффициент парной корреляции 0,67). То есть имеющегося образования всегда недостаточно, чтобы оно сколь-нибудь значительно могло бы влиять на результаты труда работника в возрасте (или с опытом работы). Матрица парных коэффициентов корреляции по предприятиям №1 и №2 представлена в таблицах 5 и 6.
Таблица 5 - Матрица парных коэффициентов корреляции (предприятие №1).
Факторы У Р С О В
У 1 0,72 0,88 0,33 0,5
Р 0,72 1 0,87 0,77 0,66
С 0,88 0,87 1 0,67 0,74
О 0,33 0,77 0,67 1 0,74
В 0,5 0,66 0,74 0,64 1
Таблица 6 - Матрица парных коэффициентов корреляции (предприятие №2).
Факторы У Р С О В
У 1 0,89 0,78 0,45 0,54
Р 0,89 1 0,88 0,76 0,63
С 0,78 0,88 1 0,7 0,76
О 0,45 0,76 0,7 1 0,71
В 0,54 0,63 0,76 0,71 1
Нетрудно понять, что ни стаж, ни базовое образование и даже ни возраст рабочего не способны влиять на рост производительности труда в той мере, в какой оказывает свое воздействие квалификация.
Уравнения множественной регрессии в натуральном масштабе выглядят следующим образом:
Для предприятия № 1
У = 289,23 + 2,79 Р + 7,7 С - 25,38 О - 0,008 В (1)
Для предприятия №2
У = 55,11 + 34,34 Р + 3,03 С - 9,87 О + 0,101 В (2)
Коэффициенты уравнений 1 и 2 выражают скорость изменения уровня выполнения нормированных заданий при изменении каждого факторного показателя на единицу в абсолютном выражении. Знак перед регрессионным коэффициентом показывает положительное или отрицательное влияние переменной на исследуемое значение.
Проведенное нами исследование также показало, что влияние факторов, характеризующих качество рабочей силы рабочих на уровень производительности труда, зависит от типа производства. На предприятии №1 - крупносерийное, массовое производство - характерен высокий уровень специализации рабочих мест. Поэтому производительность труда рабочих обусловлена, в первую очередь, производственными навыками работника, напрямую зависящими от стажа работы по специальности и затем -от квалификации работников. На предприятии №2 - мелкосерийное производство - в основных цехах предприятия для изготовления продукции используется универсальное оборудование и универсальная оснастка, рабочие места имеют широкую специализацию. В таких условиях уровень производительности труда основных рабочих будет определяться, в первую очередь, уровнем квалификации работников. В частности, из исследования видно, что на предприятии №2 при увеличении на один разряд среднего уровня квалификации рабочих уровень выполнения норм увеличится на 34,34%. Это значительный резерв роста производительности труда на предприятии. Также известно, что средний уровень квалификации рабочих отстает от среднего уровня квалификации работ. Причиной является недостаток на внешнем рынке труда г. Тольятти высококвалифицированных рабочих по требуемым предприятию профессиям, а своя внутренняя система профобучения и переподготовки развита слабо.
Для оперативной оценки предполагаемой производительности работника произведем расчет фактического интегрального коэффициента качества рабочей силы (Кфп. р. с.) и сравним его с интегральными коэффициентами Ко. к. р. с. и Кп. р. с., которые определены требованиями данного производства. Таким образом определим соответствие работника требуемому уровню качества рабочей силы, обеспечивающему необходимый уровень производительности труда для данного рабочего места.
Рабочие, фактический интегральный коэффициент качества рабочей силы которых (Кфп. р. с.) близок к требуемым интегральным коэффициентам Ко. к. р. с. и Кп. р. с. для данного производства, направляются на аттестацию для подтверждения существующего тарифно-квалификационного разряда или повышения разряда.
В том случае, если фактический интегральный коэффициент качества рабочей силы
К К
(Кфп. р. с.) какого-либо рабочего выше интегральных коэффициентов о к.рс. и пр с',
требуемых для занимаемого им рабочего места, то кадровые службы должны рассматривать вопрос о переводе его на рабочее место, имеющее более высокие квалификационные требования.
Если фактический интегральный коэффициент качества рабочей силы (Кфп. р. с.) существенно ниже требуемого (Ко. к. р. с. и Кп. р. с.) для данного производства, то рабочие направляются на тестирование для получения кадровыми службами дополнительной информации о них.
После того, как мы определили необходимый уровень качества рабочей силы для выполнения запланированной производственной программы, сделаем прогноз возможности её реализации. Для этого:
а) рассчитаем уровень производительности труда, необходимый для выполнения запланированной производственной программы, по формуле:
Ч
ПТ ПЛ. = раб. (3)
а
где ^ПЛ - запланированный объем выпуска продукции, руб. ;
Ч
раб. - численность основных производственных рабочих на предприятии, чел. ;
б) построим график зависимости между коэффициентом производительности
К
рабочей силы ”■ р-с- и уровнем выполнения норм.
Рассчитаем возможный объем выполнения производственной программы при существующем на предприятии уровне качества рабочей силы по формуле:
о = ПТ ч
^ф ф раб П00, (4)
где а<Ф - фактический объем выпуска продукции, который может позволить себе предприятие при существующем на нем уровне качества рабочей силы, руб. ;
ПТ
Ф - фактическая производительность труда основных производственных рабочих, определим по построенному графику, руб.
Далее рассчитаем интегральные показатели качества рабочей силы промышленного предприятия: коэффициент производительности рабочей силы (Кп. р. с), обеспечивающий 100%-й уровень выполнения норм, и коэффициент оптимизации качества рабочей силы (Ко. к. р. с.), показывающий, насколько средний уровень качества рабочей силы работника соответствует максимальному значению показателя производительности труда .
Коэффициент производительности рабочей силы рассчитывается по формуле 5:
К
п. р.с.
ч-
Рф Сф вф оф
р с1 в о
норм. норм норм. норм..
где Р Ф, С Ф, В Ф, О Ф - фактический показатель (разряд, стаж, возраст, образование);
Р норм: , с НОрМ , ВНОрМ , ОНОрМ - показатель, соответствующий 100%-му уровню выполнения норм для данных условий производства [11].
Для данного коэффициента границы значений не установлены, и величина показывает ожидаемую выработку для рассматриваемого объекта (отдельного работника, коллектива, предприятия в целом).
Показатель оптимизации качества рабочей силы (Ко. к. р. с.) рассчитывается по формуле 6:
К =4
О.К.р.С. -
Рф СФ ВФ Оф
^ опт с опт В опт. Ооптщ
Ъ ^ ~ ^
V опт опт опт. опт. (6)
где Р Ф, С Ф, В Ф, О Ф - фактический показатель (разряд, стаж, возраст, образование);
РОПТ , СОПТ , ВОПТ , ООПТ - показатели, соответствующие максимальному уровню производительности труда для данных условий производства.
Максимально возможным значением коэффициента оптимизации качества рабочей силы является единица, которая соответствует наилучшему сочетанию выбранных нами факторов, влияющих на качество рабочей силы.
Если фактическое значение того или иного показателя превышает значение, соответствующее максимальной производительности, то в качестве фактического используется значение, соответствующее максимальной производительности, уменьшенное на разность между ними. Например, если (Сф > С опт), то вместо (Сф) в формулу (6) подставляется [Сопт - (Сф - Сопт)]. Все это соответствует и всем остальным показателям формулы (разряду, возрасту и образованию).
Коэффициент оптимизации качества рабочей силы (Ко. к. р. с.) показывает, насколько средний уровень качества рабочей силы работника соответствует максимальному значению выходного параметра. В нашем случае - показателю производительности труда, причем как для отдельного работника, так и для всего коллектива предприятия. При этом, чем ближе рассчитанный показатель приближается к единице, тем больше к оптимальному приближается качественный состав рабочих кадров предприятия.
Учитывая динамику средних показателей (табл. 7), рассчитаем интегральные
К
показатели качества рабочей силы (Кп. р. с) и ( о к.р с.).
Таблица 7 - Динамика средних показателей качественных характеристик рабочей силы основных производств по предприятиям______________________________________________
^^^^Годы Показатёл^^ 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Предприятие № 1 серийное пр-во Средни й разряд 3,61 3,64 3,63 3,7 3,65 3,69 3,68 3,66 3,6 3,57
Средни й стаж 13,77 14,2 5 14,2 14,5 4 14,7 14,59 14,53 14,5 14,52 14,55
Средни й возраст 37,1 37,2 37,5 36,4 37,4 37,1 36,9 36,7 8 36,5 36,55
Ср. ур. образ-я 10,15 10,1 7 10,1 9 10,2 2 10,2 10,21 10,23 10,2 2 10,26 10,29
Предприятие №2 не серийное пр-во Средни й разряд 4,26 4,21 4,09 4,07 4,11 4,19 4,2 4,23 4,26 4,21
Средни й стаж 10,32 10,0 3 10,4 5 10,1 7 9,89 9,96 10,19 10,1 3 10,21 10,12
Средни й возраст 40,07 40,1 5 39,9 5 38,7 9 38,8 8 38,95 39,55 39,1 6 39,56 39,2
. я & 3 р. бра О о 10,73 10,6 4 10,7 1 10,8 9 10,9 7 10,8 11,03 10,9 8 11,01 10,96
Динамика коэффициента оптимизации качества рабочей силы и коэффициента производительности труда по предриятиям №1 и №2 тяжелой отрасли промышленности
О
СІ
ЬЙ
о
а &
я
д
о
£
и
го
1
0,99
0,98
0,97
0,96
0,95
0,94
г •/ /
1,06
1,05
1,04
1,03
1,02
1,01
1
0,99
0,98
годы
ср
а
«
СЗ
Ё
<и
«
Я
«
■е
■е
т
§
і іКо.к.р.с - 1 і іКо.к.р.с - 2 А Кп.р.с - 1 )( Кп.р.с - 2
Рис. 1. Динамика интегральных коэффициентов (Ко. к. р. с. и Кп. р. с.).
Судя по динамике интегральных показателей (рис. 1), становится очевидным отставание результатов труда от оптимальных величин. Следовательно, задача повышения
квалификации рабочих будет напрямую способствовать повышению уровня
производительности труда на предприятии.
Планирование процесса обучения и повышения квалификации производственных рабочих должно осуществляться кадровыми службами в том случае, когда работник по результатам тестового контроля доказал свою пригодность для работы по избранной профессии, но его Кфп. р. с. не соответствует требуемым для производства Ко. к. р. с. и Кп. р. с. .
Д. Филипс дополнил модель Д. Киркпатрика пятым уровнем, на котором полученный результат переведен в финансовый эквивалент и затем сопоставлен с затратами на произведенное обучение. Данная модель Д. Филипса является одним из наиболее результативных и часто применяемых методов оценки эффективности обучения.
Многие другие оценочные модели используют системную методику. Среди них -модель CIPP (Context evaluation - контекстное оценивание, Input evaluation - оценивание на входе, Process evaluation - оценивание процесса, Product evaluation - оценивание продукта), модель CIRO (Content evaluation - оценивание контента, Input evaluation - оценивание на входе, Reaction evaluation - оценивание реакции, Outcome evaluation - оценивание результата), модель TVS (методика валидации обучения) и модель IPO (ввод, процесс, вывод, итог).
Целевые методики оценки эффективности обучения - это модели, основанные на цели. Они могут помочь в обдумывании задач оценки обучения в диапазоне от чисто технических вопросов до скрытых политических идей. С другой стороны, эти модели не определяют шаги, необходимые для достижения целей, и не нацелены на использование результата для улучшения обучения.
Трудность составляет выбор и применение правильных оценочных процедур (количественных, качественных или смешанных).
Для подведения итогов обучения и определения его эффективности воспользуемся показателем ROI (возврат на инвестиции) Филиппса. Начнем с определения величины полученной прибыли (Прк. р. с.) и роста рентабельности производства ^пр(к. р. с)) в результате повышения производительности труда, связанной с изменением качественного уровня рабочей силы.
После проведения процедуры обучения следует оценить её эффективность. Для этого существует достаточно много моделей оценки (рис. 2).
Рис. 2. Модели оценки эффективности обучения персонала.
Используются как целевые, так и системные методики. Самая показательная модель, которая относится к целевым системам, была предложена Д. Киркпатриком. Она представляет собой многоуровневый концептуальный подход к оценке эффективности обучения персонала. Четыре уровня широко известны - это реакция, усвоение, поведение и результат. Данная модель заключается в том, что при переходе от уровня к уровню оценка эффективности обучения становится все более глубокой и точной.
Наглядным показателем эффективности затрат предприятия на профессиональное обучение, подготовку и переподготовку рабочей силы будет являться величина коэф-
фициента общей экономической эффективности (кэф. к. р. с.). Он показывает, во сколько раз полученная предприятием прибыль превышает вложения в профессиональное развитие рабочих кадров.
Рассчитаем влияние роста производительности труда, обусловленного повышением качества рабочей силы, на экономические показатели предприятия: полученной прибыли (Прк. р. с.) и рентабельности производства (Япр(к. р. с.)).
За исследуемый нами период 2008-2009 гг. на предприятии №1 среднесписочная численность основных производственных рабочих снизилась существенно (на 23,16%). Однако плановые показатели выпуска продукции снизились незначительно (всего на
1,4%). Это позволяет сделать вывод о том, что должен существенно увеличиться показатель производительности труда. Поскольку никаких технико-экономических и организационных изменений в работе предприятия не планируется, то, судя по всему, основная ставка делается именно на повышение качества самой рабочей силы основных рабочих.
Изменение производительности труда на предприятии №1 в расчетном периоде позволило получить прибыль в размере 29377,4 тыс. руб. Рентабельность производства за тот же период изменилась на 1,2%. Используя экономико-математическую модель (формулы 1 и 2 и данные табл. 7), определим изменение производительности труда, связанное с повышением качества рабочей силы, за рассматриваемый период:
Для предприятия №1 (серийное производство)
У = 289,23 + 2,79 Р + 7,7 С - 25,38 О - 0,008 В
Y2008 = 289,23 + (2,79 • 3,6) + (7,7 • 14,52) - (25,38 • 10,26) - (0,008 • 36,5) = 150,39 % (за 2008 год),
Y2009 = 289,23 + (2,79 • 3,57) + (7,7 • 14,55) - (25,38 • 10,29) - (0,008 • 36,55) = 149,77 % (за 2009 год).
Для предприятия №2 (не серийное производство)
У = 55,11 + 34,34 Р + 3,03 С - 9,87 О + 0,101 В
Y2008 = 55,11 + (34,34 • 4,26) + (3,03 • 10,21) - (9,87 • 11,01) + (0,101 • 36,56) =
127,36 % (за 2008 год),
У2009 = 55,11 + (34,34 • 4,21) + (3,03 • 10,12) - (9,87 • 10,96) + (0,101 • 39,2) = 126,13 % (за 2009 год).
Рассчитаем изменение производительности труда за счет роста качества рабочей
силы:
7 -7
Для предприятия №1: А У= 2009 2008 = 149,77 - 150,39 = - 0,62 %;
7 -7
для предприятия №2: Ау= 2009 2008 = 126,13 - 127,36 = -1,23 %.
Для предприятия №1 в 2009 г. по сравнению с 2008 г. за счет изменения качества
рабочей силы производительность труда снизилась на 0,62%, (а на предприятии №2,
соответственно, на 1,23%), что составляет 0,89% от общего роста производительности труда.
Зная процент роста производительности труда, обусловленный фактором «качество рабочей силы» (0,89%), можно выделить долю прибыли, полученную за счет повышения качества рабочей силы из общей прибыли, полученной в результате роста производительности труда.
для предприятия №1:
Пр к. р. с. = 0,89% от £Пр пт
Пр к. р. с. = 0,0089 • 29377,4 = 261,46 тыс. руб.
Также можно выделить долю роста рентабельности производства, которая связана с улучшением качества рабочей силы.
Япр (к. р. с) = 0,89% от Япр
Япр (к. р. с) = 0,0089 • 1,2 = 0,01 %
Таким образом, даже в условиях нестабильности внешней среды для предприятия (ситуация кризиса экономики страны), с помощью предложенной нами методики, мы сумели выявить изменения в показателях деятельности предприятия в целом, которые произошли в результате изменений качества рабочей силы рабочих (после этапа обучения персонала).
Библиографический список
1. Балыков, П. Трудно опоздать, легко не успеть [Электронный ресурс] / П. Балыков // http://www. osp. ru/text/print/302/ 173739. html
2. Беляев, А. Система компетенций для высшего звена в ОАО Газпром [Электронный ресурс] // Кадровик. Кадровый менеджмент. - 2009. - N 4. - http://www. hr-portal. ru/ article/sistema-kompetentsii-dlya-vysshego-zvena-v-oao-gazprom
3. Гин, Анатолий ТРИЗ-Конференция - 2007 [Электронный ресурс] / А. Гин. // http://www. metodolog. ru/01133/01133. html#r
4. Довбий, И. Подготовка кадров в системе банковского кредитования инновационной деятельности [Текст] /. И. Довбий // Кадровик. Кадровый менеджмент. -2009. - №11.
5. Дэвид, А. Уэттен (David A. Whetten), Расчет стоимости знаний [Электронный ресурс] / Дэвид А. Уэттэн // http://www. elitarium. ru/2006/01/31/raschet_stoimosti_znanijj. html
6. Жданкин, Н. Как из мастера сделать эффективного менеджера [Текст] / Н. Жданкин // - Управление персоналом . - 2009. - №3.
7. Магура, М.И. Система обучения руководителей [Электронный ресурс] / М.И. Магура // http://www. hr-portal. ru /article/sistema-obucheniya-rukovoditelei
8. Степанова, Т.Е. Закономерности экономики, основанной на знаниях [Текст] / Т.Е. Степанова. - Самара: Изд-во Самарской государственной экономической академии. -336 с .[С. 88].
9. К вопросу о профессионализме государственных служащих [Текст] // Управление персоналом. - 2009. - N 21.
10. Kлимoв, С.М. Ваш человеческий и социальный капитал [Электронный ресурс] / С.М. Климов // http//www. elitarium. ru/2006/05 /11/vash_chelovecheskijj_i_socialnyjj_kapital. html
11. Краснопевцева, И.В. Влияние качества рабочей силы на уровень производительности труда [Текст] / И.В. Краснопевцева. - Самара: Изд-во СНЦ, 2008. -182 с.
