CC BY
34
^ АХМЕТоВА Айман Бейбутовна
Аспирант кафедры экономики предприятий
Уральский государственный экономический университет 620144, РФ, г. екатеринбург, ул. 8 Марта/народной воли, 62/45 Тел.: (343) 221-17-84 E-mail: gc986@list.ru
Ключевые слова
производительность труда степень дифференциации коэффициенты вариаций и асимметрии
Аннотация
Дана оценка дифференциации производительности труда в угольной промышленности. В соответствии с рассматриваемой методикой определена производительность труда на предприятиях данной отрасли.
Источники
1. Буфетова А.Н. Эффективность промышленного производства: региональные особенности динамики в 90-е годы // Методы анализа динамики экономических процессов: сб. науч. тр. / отв. ред. В.Н.Павлов, Л.К.Казанцева. Новосибирск: ИЭиОПП СО РАН, 2007.
2. Перспективы и развитие угольной промышленности Казахстана. URL: www. comcon2.kz
JEL classification
J24, L71
Оценка дифференциации производительности труда в угольной промышленности
Исследования резервов производительности труда - элемент анализа потенциала предприятия. Выявление дифференциации подразделений корпорации необходимо для осознания проблем развития, для формулирования целей промышленной политики в виде конкретных количественных показателей. На основе сходства и различия выделяются подразделения, отличающиеся близким характером развития, в рамках таких подразделений осуществляется прогнозирование и единая политика.
В работе А.Н. Буфетовой [1] предлагается вариант применения методики исследования факторов развития системы на примере анализа простой кратной модели вида W = 0/1. В качестве результирующего рассмотрим показатель производительности труда (Щ, показателей-факторов - объем промышленного производства (0) и численность занятых (I).
Данные необходимые для определения производительности труда приведены в табл. 1. Для 8 шахт угольного департамента АО «АрселорМиттал Темиртау» (г. Караганды, Республика Казахстан) и 4 шахт Ассоциации предприятий угольной промышленности «Гефест» по добыче коксующихся углей за каждый год периода с 2009 по 2013 г. проводились расчеты в такой последовательности.
1. Определялись величины влияния факторов на результирующий показатель на основе методики планирования эксперимента [1].
2. Поскольку сравнения между подразделениями на основе абсолютных величин влияния факторов могут давать не вполне корректные результаты, для всех рассматриваемых периодов определялись относительные величины влияния факторов.
В таких случаях обычно рассчитывают долю вклада каждого фактора в общее изменение результирующего показателя, например, для исследуемой модели такая доля определялась бы как
ДW (О)
AW
-•100%.
Но если воздействие факторов разнонаправлено, причем влияние одного из них отрицательно и по абсолютной величине превышает положительное влияние другого, то получается, что доля одного из факторов в общем изменении результирующего показателя превышает 100% и отрицательна - ситуация абсурдная с точки зрения здравого смысла. Поэтому использовался другой способ определения относительных величин - путем деления вклада соответствующего фактора на базовый уровень результирующего показателя:
Д^ (О)
AW„
•100%.
Выраженные в процентах, они показывают направление влияния и относительное изменение результирующего показателя под воздействием каждого фактора. В сумме такие оценки дают изменение результирующего показателя, выраженное в процентах:
AW (%)=*" .100% = «-100% + .-,00%.
Wn
Wn
Wn
(1)
Исследование методом планирования эксперимента проводилось на основе матрицы планирования эксперимента, представленной в табл. 2.
В качестве нижнего уровня факторов берется их значение в базовый год рассматриваемого периода, верхнего - в отчетный. Основной уровень фактора равен среднему между верхним и нижним.
Assessing the Differentiation of Labour Productivity in the Coal Industry
Таблица 1 - Показатели расчета эффективности промышленного производства шахт угольных департаментов
2009 2010 2011 2012 2013
шахта опп*, ссч ппп**, опп, ссч ппп, опп, ссч ппп, опп, ссч ппп, опп, ссч ппп,
тыс. т чел. тыс. т чел. тыс. т чел. тыс. т чел. тыс. т чел.
угольный департамент Ао «Арселормиттал темиртау»
шахтинская 1565,3 1237 1574,9 1009 1580,2 919 1623,3 1075 1689,7 1074
казахстанская 1442,5 1284 1618,9 1099 2157,9 1062 2237,1 1078 2694,8 1063
им.ленина 1651,6 1186 1685,7 1387 1708,7 1409 1788,1 1388 1795,6 1603
тентекская 911,6 1454 1531,4 1684 1586,1 1323 1659,5 1290 1752,3 1503
им. костенко 1587,3 1484 2333,4 1462 2144,8 1426 2209,6 1375 2484,8 1508
им. т. кузембаева 1856,4 1630 1745,6 1570 1991,7 1532 1879,4 1449 2193,7 1962
саранская 1281,8 1921 1516,3 1517 1252,7 1498 1871,7 1530 2435,9 1459
Абайская 1287,1 1900 1354,2 1438 1397,1 1401 1361,4 1608 1317,3 1874
Ассоциация предприятий угольной промышленности «гефест»
тоо «шахта западная» 361,2 550 459,5 578 459,9 549 214,7 279 187,6 215
тоо «шахта «Батыр» 303,9 250 394,7 288 588,3 261 495,5 257 197,1 245
тоо «тпк бас» шахта «майкудукская» 194,04 236 197,4 247 238,1 284 241,5 341 347,4 348
тоо «нефрит» шахта «кировская» 167,7 142 264,9 188 357,4 211 543,3 241 551,3 259
*ОПП - объем промышленной продукции.
** ССЧ ППП - среднесписочная численность промышленно-производственного персонала.
Коэффициенты регрессии оцениваются по формуле: N
^ixji
bi =
i=1
N
i = 1, N, j = 1, k,
где х - элементы матрицы планирования эксперимента (кодированные значения факторов); у - значение отклика в /-м эксперименте; N - количество экспериментов; к - количество оцениваемых коэффициентов.
Найденные таким образом коэффициенты показывают, как изменится результирующий показатель, если соответствующий фактор перейдет с основного уровня на верхний. Поэтому в анализе использовались величины главных эффектов, равные удвоенным коэффициентам регрессии, которые показывают, как изменится результирующий показатель, если соответствующий фактор перейдет с нижнего (базового) на верхний (отчетный) уровень.
Адекватность модели обычно проверяется на основе Р-критерия:
с2
р = со<1
S2 {у}
2 У (у - У)2
где —^у - ошибка эксперимента, или дисперсия
(2) адекватности (у - значение, полученное на основе исходной модели, а у - на основе уравнения регрессии); 52{у} - ошибка опыта, или дисперсия воспроизводимости, оцениваемая на основе повторных опытов. Но выше уже указывалось на сложности, связанные с их проведением в случае анализа детерминированной модели. Однако легко показать, что в нашем случае анализ двухфакторной модели W = 0/1 проводится на участке, очень близком к плоскости. Поэтому мы можем заранее быть уверены, что линейная функция будет хорошо аппроксимировать рассматриваемый участок поверхности. Если же априори постулируется, что может иметь место только линейная зависимость, то, пользуясь ненасыщенным планированием, можно оценить значимость коэффициентов регрессии, используя ♦ - * п
¡■-критерий: ti = ' . При этом можно не ставить дополни-
5{у} - у, )2
тельных опытов, полагая, что 52 {у}=-—?-г— [1].
(3) N-(к+1)
Если какой-либо коэффициент ока-^ жется статистически незначимым, то о его можно отбросить, не пересчиты-¿5- вая при этом другие коэффициенты ^ модели. Иными словами, воздействие фактора несущественно и он не играет, х по сравнению с другими, значительной £ роли в динамике результирующего по-2 казателя.
Проведенные расчеты показали, что все полученные оценки влияния факторов являются значимыми. Величины показателей абсолютной и относительной вариации регионов по силе влияния изменения объемов производства и численности промышленно-производствен-ного персонала на производительность труда представлены в табл. 3.
Таблица 2 - Матрица планирования эксперимента и уровни факторов
для двухфакторной модели № = Q/L [1]
Показатель X, Х1 Х2 У
Верхний уровень 0,
Основной уровень (о0+о,)/2 (¿0+ д/2
Нижний уровень 0» ¿0
№ опыта
1 +1 +1 +1 У1
2 +1 -1 +1 У2
3 +1 +1 -1 У3
4 +1 -1 -1 У4
Анализ результатов расчетов позволил сделать следующие выводы.
1. С 2009 по 2013 г. были все предпосылки для роста производительности труда на шахтах угольных департаментов Карагандинской области, т.е. объемы промышленной продукции стабильно повышались (например, по сравнению с 2009 г. в 2008 г. рост составил 140,5%) на фоне снижения численности промышленного персонала (по сравнению с 2009 г. в 2013 г. снижение до 63,76%). Особенно высокий рост промышленного производства наблюдался в 2013 г., по сравнению с 2009 г. - 157,35% почти при той же численности промышленного персонала.
2. Дифференциация шахт по динамике промышленного производства и, следовательно, производительности труда также значительна. Если по Ассоциация предприятий угольной промышленности «Гефест» ОПП имеет слабую, а в некоторые периоды отрицательную ди-
Таблица 3 - Характеристика дифференциации шахт угольных департаментов по величинам влияния факторов на показатель средней выработки
Показатель 2009 2010 2011 2012 2013
По величинам воздействия изменения объема производства (Ш(0))
Максимальное значение (X ) тах 87,933092 0,058846 0,460131 0,141187 0,098275
Минимальное значение (X ) * тт' -0,123981 -0,10723 0,002932 -0,49802 0,007007
Среднее значение(х) 7,863944 -0,00042 0,060624 0,018217 0,040535
Размах вариации (Г = X - X .) г ^ * тах тт' 88,057074 0,166072 0,457198 0,639206 0,091268
Среднее квадратическое отклонение
( ■-')2) 500,42262 0,002038 0,011891 0,020502 0,000647
Средний размах вариации (р = Л /х) 11,197571 -391,933 7,541561 35,08828 2,251564
Коэффициент вариации (V = з /х) 2,8446448 -106,547 1,798711 7,859912 0,627539
Коэффициент асимметрии (Лз = Аз - момент третьего порядка) 4,3452768 -1,43616 5,067397 -2,4984 9,280152
По величинам воздействия изменения численности занятых (Ш(1))
Максимальное значение (X ) тах 0,0384296 0,400083 0,197329 18,40834 6,990872
Минимальное значение (X ) * тт' -2,598496 -0,11425 -1,65622 -0,47921 -44,7681
Среднее значение (х) -0,255211 0,003546 -0,21322 1,07271 -3,39548
Размах вариации (Г = X - X .) г ^ * тах тт' 2,6369253 0,514338 1,853547 18,88754 51,75899
Среднее квадратическое отклонение
( ■-')2) 0,4260911 0,0121 0,231723 21,38603 135,4185
Средний размах вариации (р = Л /х) -10,33232 145,0472 -8,69326 17,60732 -15,2435
Коэффициент вариации (V = з /х) -2,55771 31,02126 -2,25769 4,311048 -3,42719
Коэффициент асимметрии (Лз = №з - момент третьего порядка) -4,312166 3,11217 -3,60726 3,942029 -3,60436
намику, то в Угольном департаменте АО «АрселорМиттал Темиртау» ОПП вырос в несколько раз [2].
3. Соответственно, степень дифференциации шахт по количественным оценкам роли первого фактора - объема промышленного производства (А№(0)) - меняется в течение всего анализируемого периода. Это видно из колебаний среднего значения х: в 2009 г. - отрицательная величина, а в последующие периоды - низкие величины. Высокая дифференциация заметна и по всем другим параметрам расчета влияния первого фактора на производительность труда: значительный размах вариации, высокие колебания коэффициента асимметрии.
Это связано с углублением горизонтов добычи АО «АрселорМиттал Темир-тау» и отработкой участков, оставленных в недрах запасов пласта К10 на полях ликвидированных шахт № 17-17 бис; К12 на полях ликвидированных шахт № 20-20 бис АПУП «Гефест».
4. Степень дифференциации шахт по количественным оценкам роли второго фактора - численности занятых
(ША) - выглядит иначе. Тотальное сокращение численности производственного персонала должно стимулировать рост производительности труда, однако на деле отмечается отрицательное влияние. В трех из пяти случаев среднее значение х имеет отрицательную величину, а в остальных - показатели невысоки. В данном случае значительные колебания коэффициентов вариаций и асимметрии также свидетельствуют о наличии резкой дифференциации в распределении промышленного потенциала. Интенсификация добычи на угольных шахтах выражается в повышении объема добычи при одновременном снижении численности работников. Негативным фактором снижения численности является высокий коэффициент текучести. Причем необходимо отметить, что текучесть связана не с трудовой дисциплиной, а с увольнением рабочих по собственному желанию, что говорит о недостаточной заинтересованности работников, об их неудовлетворенности условиями труда и уровнем заработной платы.
■о
я
Aiman B. AKHMETOVA
Postgraduate of Enterprises Economics Dept.
Urals State University of Economics 620144, RF, Yekaterinburg, 8 Marta/Narodnoy Voli St., 62/45 Phone: (343) 221-17-84 E-mail: gc986@list.ru
Key words
labour productivity
DEGREE oF DIFFERENTIATIon
coefficients of variation and asymmetry
Summary
In the paper the assessment of differentiation of labour productivity in the coal industry is carries out. In accordance with the methodology under consideration, labour productivity in the enterprises of this industry is defined.
References
1. Bufetova A.N. [The efficiency of manufacturing: regional features of the dynamics in the 1990s]. Metody analiza dinamiki ekonom-icheskikh protsessov: sb. nauch. tr. [The methods to analyse the dynamics of economic processes. Collection of scientific papers]. Ed. by V.N.Pavlov, L.K.Kazantseva. Novosibirsk, 2007.
2. The prospects and development of the coal industry of Kazakhstan. Available at: www.comcon2.kz.
JEL classification
J24, L71
