CC BY
188ЭкоНомико-матемашигеское
моделирование
О РАЗРАБОТКЕ И АПРОБАЦИИ МНОГОФАКТОРНОЙ МОДЕЛИ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ТРУДА
С. К. СЕМЕНОВ,
кандидат экономических наук, доцент, ведущий инженер Инженерно-технического центра О. В. КОМАРОВА, начальник планово-экономического отдела
С. М. ПЕРМИН, начальник планово-экономического отдела Астраханского газоперерабатывающего завода Н. Н. ЛАРИЧЕВА, кандидат экономических наук, экономист 1-й категории Инженерно-технического центра ООО «Астраханьгазпром»
Одним из наиболее перспективных направлений повышения эффективности производства и развития предприятия является рост производительности труда, которая все чаще исследуется с использованием аппарата экономико-математического моделирования.
Цель работы — разработка и апробация многофакторной модели совокупной производительности труда. Полученные результаты — разработана с учетом отечественной и отраслевой специфики 16-факторная модель производительности труда. Модель апробирована, по результатам финансово-хозяйственной деятельности ООО «Астраханьгазпром» проанализировано влияние различных факторов на производительность труда в целях выявления резервов ее роста и возможности повышения. Модель сформирована в программе Microsoft Excel, позволяющей прогнозировать и имитировать изменение показателей, что и было продемонстрировано в работе на примере ООО «Астраханьгазпром», дочерней компании ОАО «Газпром»
За базу разработки новой модели представилось целесообразным использовать детерминированную модель производительности труда, одну из наиболее распространенных и обобщающих, — 4-факторную модель среднегодовой выработки продукции одним работником (ГВ) [1]:
ГВ = Уд х Д х П х ЧВ, (1)
где Уд — удельный вес рабочих в общей численности промышленно-производственного персонала;
Д — число дней, отработанных одним рабочим за год;
П — средняя продолжительность рабочего дня, ч; ЧВ — среднечасовая выработка рабочего, руб. Разработку новой модели произведем методом расчленения факторных показателей базовой модели (1).
Удельный вес Уд предлагается заменить соотношением числа рабочих Чр и числа всего про-мышленно-производственного персонала Чп:
Уд=— Чп
(2)
Это позволит расширить анализируемую информацию, так как теперь видно, за счет чего произошли изменения показателя удельного веса Уд: изменилась ли численность рабочих Чр, или числа всего промышленно-производственного персонала Чп, или Чр и Чп изменились одновременно.
Произведение Д х П предлагается заменить на Д0 х П0 (это принципиальное отличие данной модели), где: Д0 — отработано полных базовых (чаще всего восьмичасовых) рабочих дней одним рабочим; П0 — полная базовая, законодательно установленная продолжительность рабочего дня.
Отметим, что П0 — переменный показатель, чаще всего равный 8 ч. Однако имеет место и законодательно сокращенный рабочий день, например для несовершеннолетних, при вредных условиях работы и т. д.
Основой показателя Д0 является показатель К — число календарных дней в текущем году, т. е. 365 или 366. Д0 получим уменьшением (увеличением) числа календарных дней (К) под воздействием тех или иных факторов.
Из Д0 вычитаем В—число выходных и праздничных дней в году. В — величина переменная, например в 2004г. — 104 выходных дня, а в 2000 г. — 106. Кроме того, число праздников меняется законодательно, например в последние годы перестали быть праздничным днями 2 мая, 7 и 8 ноября, но появились праздники 12 июня, 23 февраля и 4 ноября.
Вычитаем также Пр — число дней простоев (в том числе часы, пересчитанные в дни) в расчете на одного рабочего, как и все остальные показатели. Этот показатель, в частности, связан с аварийностью и будет представлять особый интерес для отрасли, и в частности для ООО «Астраханьгазпром» в связи с высокой степенью опасности эксплуатации Астраханского газоконденсатного месторождения.
Затем вычитаем Б — число больничных дней. Этот параметр будет представлять интерес для отрасли и ООО «Астраханьгазпром» по вышеизложенным причинам, учитывая профессиональные болезни персонала.
Вычитаем О — число дней отпусков. Показатель будет разным на разных предприятиях, где могут быть дополнительные дни отпуска за работу во внеурочное время, за стаж, труд во вредных условиях и т. д. Показатель представляет определенный интерес для отрасли.
Далее прибавляем ДС — число дней сверхурочных работ.
Прибавляем ДВ—число дней работы в праздничные и выходные дни, например для предотвращения аварийных ситуаций, что актуально для отрасли и ООО «Астраханьгазпром», что относится и к ДС.
Уменьшаем Д0 на ДПр — число часов, сокращающих рабочий день в предпраздничные дни, пересчитанные в дни.
Вычитаем Т — сумму технологических, технических и других специальных перерывов, что, в частности, специфично для отрасли и ООО «Аст-раханьгазпром».
Прибавляем Ти — экономию рабочего времени за счет внедрения инноваций. Это актуально и характерно для ООО «Астраханьгазпром», где достаточно высока степень эффективности научно-исследовательских, опытно-конструкторских и рационализаторских работ.
Таким образом, число календарных дней К уменьшено на факторы, сокращающие рабочее время (например, выходные), и увеличены на факторы, предполагающие прирост рабочего времени, к примеру за счет сверхурочных работ.
Следующий фактор базовой модели ЧВ—часовая выработка как стоимостный показатель, выраженный в рублях. Его предлагается разделить на составные части (в формулах со знаком «+», хотя сами факторы могут быть и отрицательными), так как ЧВ зависит от изменения цен и структуры производства: ЧВ = ЧВПЛ + ДЧВ + ДЧВ , (3)
ПЛцстр ц стр' ^ 7
где ЧВПЛцстр — часовая выработка при плановых ценах и плановой структуре производства; ДЧВц — изменение часовой выработки, связанное с изменением цен в отношении плановых; ДЧВстр — изменение часовой выработки, связанное с изменением структуры производства в отношении плановой.
В ходе адаптации разработанной многофакторной модели производительности труда к условиям деятельности ООО «Астраханьгазпром» она претерпела незначительные изменения, связанные с возможностью формирования базы исходных данных, т. е. наличием (или отсутствием) в отчетности той или иной информации.
В результате разработки получаем адаптированную 16-факторную (многофакторную) модель производительности труда как среднегодовой выработки продукции одним работником — ГВ: Чр
ГВ=-^ (К — В — Пр — Б — О + Чп
+ Дс +Дв — Дпр — Т + Ти) х П0 х
х (ЧВ
ПЛцстр
+ ДЧВ + ДЧВ ),
ц стр
(4)
где Чр — число рабочих;
Чп — число промышленно-производственного персонала;
К — число календарных дней в текущем году; В — число выходных и праздничных дней в году; Пр — число дней простоев (в расчете на одного рабочего в год — здесь и далее); Б — число больничных дней; О — число дней отпусков; ДС — число целых дней сверхурочных работ; ДВ — число дней работы в выходные и праздничные дни;
ДПр — число часов, сокращающих рабочий день в предпраздничные дни, пересчитанные в дни; Т — сумма технологических, технических и других специальных перерывов; Ти — экономия рабочего времени за счет внедрения инноваций в расчете на одного рабочего в год;
П0 — полная, базовая, законодательно установленная продолжительность рабочего дня;
ЧВГ
— часовая выработка одного рабоче-
ПЛцстр
го при плановых ценах и плановой структуре производства;
ДЧВц — изменение часовой выработки, связанное с изменением цен в отношении плановых; ДЧВ — изменение часовой выработки, свя-
стр
занное с изменением структуры производства в отношении плановой.
Модель является смешанной (комбинированной), сочетающей одновременно кратные, мультипликативные и аддитивные типы модели.
Предполагается, что сформированная модель позволит отразить и оценить количественно и качественно влияние на производительность труда всех названных факторов как в совокупности, так и каждого отдельно.
Модель обеспечивает использование механизма имитации («что-если») для оценки изменения (при управлении) отдельных параметров или их совокупности для возможного увеличения производительности труда поиск резервов производительности.
Одни факторы являются неуправляемыми, например число календарных дней в году. Другие факторы являются более или менее регулируемыми, к примеру численность персонала; или частично регулируемыми, как число больничных дней, которое может быть снижено улучшением условий медицинского обслуживания, труда и отдыха и другими подобными мероприятиями.
Управляемыми являются следующие факторы модели:
а) регулируемые:
- число рабочих;
- число промышленно-производственного персонала;
- число целых дней сверхурочных работ и работ в выходные и праздничные дни;
- число дней работы в выходные и праздничные дни;
б) частично регулируемые:
- число дней простоев в расчете на одного рабочего;
- число больничных дней;
- число дней отпусков;
- экономия рабочего времени за счет внедрения инноваций;
- часовая выработка при плановых ценах и плановой структуре производства;
- изменение часовой выработки, связанное с изменением цен в отношении плановых;
- изменение часовой выработки, связанное с изменением структуры производства в отношении плановой.
В соответствии с исходными и расчетными данными ООО «Астраханьгазпром» произведена апробация разработанной модели.
Годовая производительность труда просчитана по фактическим данным финансово-хозяйственной деятельности ООО «Астраханьгазпром» за 2005 г. и трем прогнозным сценариям функционирования в 2006 г.
Запуск имитационного механизма «что-если» позволяет смоделировать и сравнить параметры модели: фактический и один из вариантов прогноза, или разные прогнозные варианты, а также управлять прогнозной производительностью труда, изменяя управляемые показатели.
Модель представлена в виде таблицы в программе Microsoft Excel, что облегчает ее испытание и дальнейшее использование; предусмотрен горизонтальный анализ показателей временных периодов и/или прогнозных сценариев (в таблице
- столбцы 1,2 — наиболее вероятный и оптимистический прогнозы 2006 г. — в статье приводятся условные цифры), отношение оптимистического сценария к наиболее вероятному (столбец 3), абсолютное изменение параметров (столбец 4), факторный анализ абсолютного изменения производительности труда методом цепных подстановок (столбец 5) и вертикальный анализ факторов изменения производительности труда (столбец 6).
В таблице отражается процесс имитации и управления производительностью труда на примере
наиболее вероятного и оптимистического прогнозных вариантов производительности труда.
Оптимистический прогноз предполагает увеличение годовой производительности труда на 12,5 % по сравнению с наиболее вероятным сценарием, или на 194 тыс. руб., например за счет небольшого сокращения численности непроизводственного персонала (Чп) при неизменной численности рабочих, что обеспечит рост производительности на 9,4 тыс. руб. из 194 тыс. руб., или 4,8 % от увеличения производительности за счет всех факторов. Численность персонала, как уже отмечалось, является управляемым фактором, т. е., управляя численностью (в примере, уменьшение прогноза численности на 100 человек), по модели можно увидеть, как изменится в результате управления этим конкретным фактором (а далее — другими факторами или их совокупностью) производительность труда, осуществив, таким образом, управление последней.
Прогнозируемое увеличение часовой выработки при плановых ценах и плановой структуре про-
изводства (ЧВПЛцстр) с 1,2 до 1,25 тыс. руб. позволит увеличить годовую производительность на 46 тыс. руб., или 23,7 % от увеличения производительности за счет всех факторов, и т. д.
Далее по оптимистическому сценарию прогнозируется увеличение изменений часовой выработки, связанное с изменением цен в отношении плановых, и часовой выработки, связанное с изменением структуры производства в отношении плановой; уменьшение от наиболее вероятного прогноза числа простоев, больничных дней и дней отпусков; рост экономии времени за счет внедрения инноваций, что обеспечивает увеличение годовой производительности труда.
Прогнозируемое сокращение числа дней работы в выходные и праздничные дни, а также сверхурочных работ должно, напротив, привести, с одной стороны, к незначительному уменьшению производительности труда (на 8,2 тыс. руб., или 4,2 %, по каждому фактору), но, с другой стороны, к улучшению социальной обстановки и условий труда.
Наименование показателя Условное Прогноз Оптимис- Отношение оптимистического сценария к наиболее вероятному Разница оптимистического сценария и наиболее вероятного Факторный анализ изменений, тыс. руб. Факторный
обозначение наиболее вероятный тический прогноз анализ изменений, %
А Б 1 2 3 4 5 6
Численность ППП Чп 15100 15000 0,993 -100 9,378 4,834
Численность рабочих Чр 10000 10000 1,000
Часовая выработка рабо-
чего при плановых ценах и плановой структуре ЧВ ПЛцстр 1,2 1,25 1,042 0,05 46,052 23,737
производства, тыс. руб.
Изменение часовой
выработки рабочего, связанное с изменением ДЧВ ц 0,1 0,15 1,500 0,05 55,429 28,570
цен в отношении пла-
новых, тыс. руб.
Изменение часовой
выработки рабочего,
связанное с изменением структуры производства ДЧВ стр 0,1 0,15 1,500 0,05 55,429 28,570
в отношении плановой,
тыс. руб.
Число календарных дней в году К 365 365 1,000
Число выходных и праздничных дней В 114 114 1,000
Число дней простоев в расчете на одного рабочего Пр 0,3 0,2 0,667 -0,1 0,821 0,423
Число больничных дней Б 3 2 0,667 -1 8,209 4,231
Многофакторная модель производительности труда: имитация и управление — прогнозы наиболее вероятный и оптимистический (цифры условные)
инновации и инвестиции
14 (95) - 2007
Окончание табл.
А Б 1 2 3 4 5 6
Число дней работы в выходные и праздничные дни Дв 6 5 0,833 -1 -8,209 -4,231
Число дней отпусков О 33 31 0,939 -2 16,418 8,462
Число дней сверхурочных работ Дс 3 2 0,667 -1 -8,209 -4,231
Число часов, сокращающих рабочий день в предпраздничные дни, пересчитанные в дни Дпр 0,875 0,875 1,000
Сумма технологических, технических и других специальных перерывов, дни Т 20,5 20,5 1,000
Экономия времени за счет инноваций, дни Ти 7 8 1,143 1 8,209 4,231
Полная, базовая, законодательно установленная продолжительность рабочего дня, ч П0 8 8 1,000
Годовая производительность труда (годовая выработка работника), тыс. руб. ГВ 1 552,019 1 746,03 1,125 194,01294 194,01294 100,00
По модели, по каждому фактору, так же, как и в случае с численностью персонала, видно, как изменяется (как результат управления) производительность в зависимости от изменения фактора за счет управления данным фактором, или их совокупностью.
Таким образом, разработанная многофакторная модель производительности труда в процессе
апробации показала определенную эффективность при анализе деятельности предприятия и тенденциях его развития, при прогнозировании, имитации и, главное, как дополнительный инструмент управления производительностью труда, финансовым состоянием и функционированием предприятия в целом, чем и определяется экономический эффект исследования.
Литература
1. Савицкая Г. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: Учеб. пособие. — 7-е изд., испр. — Минск: Новое знание, 2002.
2. Ковалев В. В., Волкова О. Н. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: Учебник. — М.: ООО «ТК Велби», 2002. — 424 с.
