CC BY
33
Оценка трудовой составляющей организационных ресурсов предприятий Evaluation work is the organizational enterprise resource
Хомицкий Алексей Алексеевич Homitskii Aleksei Alekseevich Аспирант экономического факультета, Омский государственный
университет имени Ф.М.Достоевского
Аннотация.
В современных условиях конкуренция сместилась в зону неценовой борьбы среди участников. Решающее значение зачастую играет эффективность использования нематериальных ресурсов. При этом возникает проблема оценки результативности использования качественных факторов. Традиционно такую оценку осуществляют путем факторного анализа. Но в силу отсутствия жесткой функциональной взаимосвязи между факторами и показателями хозяйственной деятельности использование данной методики затруднительно. Преодоление данных препятствий может быть осуществлено при помощи эконометрического моделирования с использованием с одной стороны классических моделей типа производственной функции, а другой стороны статистических данных о работе предприятий определенной родственной группы.
Таким образом, при использовании в основе расчетов неоклассической производственной функции, а также элементов моделирования предпринятого Фернандо Г алиндо-Руэда и Джонотаном Хаскелом на основе статистических данных производственных предприятий города Омска осуществляется количественная оценка трудовой составляющей организационного ресурса, ее влияние на производительность труда, эффективность возможных изменений данного параметра, а также границы экономической целесообразности таких изменений.
In modern conditions competition move to a non-price rivalry. Effectiveness of intangible resources is a decisive factor in usually. But there are the problems of assessing of qualitative factors. Traditionally, this evaluation exercise by factor analysis. But because of the lack of a rigid functional relationship between factors and indicators of economic activity using this technique is difficult. This problem can be solving if using econometric modelling with production function model and statistical data about the work of the same type enterprises.
So, if used neoclassical production function as well as elements of simulation of Galindo-Rueda Fernando and Haskel Jonathan with statistical data production enterprises of the Omsk City, it gets quantification of the labour component of managerial resource, its impact on
productivity, efficiency of potential changes of this parameter, and the boundaries of the economic feasibility of such changes.
Ключевые слова.
Организационный ресурс, трудовая составляющая организационного ресурса, компетентностные уровни труда, фактор «труд» в производственной функции, эластичность объема выпуска по труду, структура персонала, количественная оценка трудовой составляющей, экономическое моделирование на базе производственной функции, модель Г алиндо-Руэда и Хаскела, факторы производительности труда.
Managerial resource, the Labour component of managerial resource, capacity levels of the Labour, factor of the Labour of Production function, elasticity of Production with respect to Labour, staff structure, quantitative assessment of the Labour, economical models of Production function, Galindo-Rueda Fernando and Haskel Jonathan models, labour productivity factors.
Современные условия - условия высокого развития информационных технологий, открытости информации и наличия доступных средств обработки и работы с данными, а также динамика развития данных технологий, ставит организации совершенно в иную объективную реальность, чем та, на основе которой формировались академические экономические представления и знания, которые в свою очередь легли в основу организационно-экономического моделирования большинства организаций стран, основы формирования экономик которых закладывалась в XX веке. В конкурентной борьбе теперь выигрывает тот, кто умеет использовать существующие условия наиболее эффективно, при этом не всегда очевидно за счет чего осуществляется выигрыш: факторы конкуренции давно уже ушли в область нематериальных ресурсов. При этом, оценить какие именно нематериальные ресурсы возымели действие, оценить это действие количественно достаточно проблематично, в первую очередь в силу того, что отсутствует достаточно разработанный инструментарий. Очевидно, что для российских организаций, особенно производственных предприятий данная проблема стоит особенно остро.
Традиционно оценка взаимосвязи количественных показателей и измерение степени воздействия показателей на экономические результаты организации в техникоэкономическом анализе осуществляется путем факторного анализа./!] Но данный подход сталкивается с массой препятствий при оценке эффективности использования организационных ресурсов предприятия в силу отсутствия жесткой функциональной взаимосвязи между факторами и показателями хозяйственной деятельности.
Оценка степени влияния ОР на результаты деятельности предприятия может быть выполнена на основе эконометрического моделирования с использованием с одной стороны классических моделей типа производственной функции, а другой стороны статистических данных о работе предприятий определенной родственной группы.
Исследования в области моделирования возможностей экономических агентов выполненные в трудах известных зарубежных ученых, таких как Блек С, Блум Н., Ван Ринен Дж., Клейтон Т., Даум Дж., Фаруки С, Хаскел Дж. свидетельствуют, что использование неоклассической производственной функции может служить методической основой построения эконометрических моделей работы промышленных предприятий в условиях экономики знаний. В зависимости от характера исследуемых явлений производственная функция может быть модифицирована, путем изменения состава и структуры исходных факторов производства.
Переход от теоретического понимания производственной функции к специфическому ее использованию для оценки влияния используемых ресурсов на объем выпуска реализуется в виде эконометрических моделей, компонентами которых являются основные производственные факторы, отражающие затраты труда, капитала и промежуточной продукции (сырья, материалов, полуфабрикатов, энергии и т.д.), необходимых для производства. Общий вид используемой неоклассической производственной функции представлен формулой (1).
г = ЛПХ (1)
/ = 1
где, Y — объем выпуска;
А - совокупная производительность факторов производства, характеризующая технологический и организационный уровень производства;
Xj - факторы производства, существенные для анализа выпуска продукции и значимые для управления;
yi - коэффициенты, характеризующие эластичность объема выпуска по факторам производства.
Таким образом, проблема управления организационными ресурсами состоит в выявлении количественных закономерностей влияния ОР на экономические результаты деятельности предприятия. При этом функция (1) может быть использована в практических целях для оценки степени влияния изменений организационных ресурсов на экономические результаты деятельности промышленных предприятий на микроуровне.
Неоклассическая производственная функция вида (1) была использована Фернандо Г алиндо-Руэда и Джонатаном Хаскелом в целях исследования [2].
- влияния характеристик рабочей силы на объем выпуска фирмы;
- соответствия прироста производительности труда работников и их заработной платы, по мере изменений характеристик рабочей силы.
Для решения поставленных задач исследователи использовали эконометрическое моделирование. Влияние на объем выпуска предприятия таких характеристик рабочей силы как: доля работников того или иного уровня квалификации, доля работников работающих неполный день и доля работников женского пола было оценено с использованием эконометрической модели представленной формулой (2). Данная модель была получена из производственной функции Кобба-Дугласа с помощью преобразования представления переменной, характеризующей производственный фактор «труд». Уравнение регрессии (2) было оценено на уровне фирмы по промышленным предприятиям Великобритании.
1п Y = 1п А + ум 1п М + у к 1п К +
+Yl
ln L + ln
і + ^ Si x ф8і 1 + ln (і + ShPT хфрт ) + ln (і + ShF хфр.)
+ (2)
+yFFIRM _ TYPE + s
где, Y — объем выпуска товаров и услуг предприятия;
М - стоимость используемой промежуточной продукции;
К - стоимость используемого капитала;
L - численность персонала предприятия;
УмУкУ;yF - коэффициенты, характеризующие эластичность объема выпуска по промежуточной продукции, капиталу; труду и фиктивной переменной FIRM_TYPE соответственно;
Si — доля задействованных в производстве работников, обладающих i-м уровнем квалификации;
ShPT — доля работников работающих неполный день;
ShF - доля работников женского пола;
ф5 - относительный прирост производительности труда работников i-ro уровня квалификации по сравнению с неквалифицированными работниками;
фрт - относительный прирост производительности труда работников работающих неполный день по сравнению с работниками, работающими полный день;
фF - относительный прирост производительности труда работников женского пола по сравнению с работниками мужского пола;
Firm_Type - фиктивная переменная, характеризующая тип предприятия (по форме собственности, местоположению и т.д.); г - случайное отклонение.
В целях оценки влияния изменений характеристик рабочей силы на заработную плату Дж. Хаскелом и Ф. Галиндо-Руэда было сделано допущение, что общий фонд заработной платы предприятия является результатом сложения всех индивидуальных заработных плат работников. Тогда, натуральный логарифм фонда заработной платы, приходящегося на одного работника, может быть представлен как это показано в формуле (3). Данное уравнение регрессии также было оценено на уровне фирмы по данным об английских промышленных предприятиях.
где WB - фонд заработной платы предприятия;
L - численность персонала предприятия;
W0 - заработная плата, неквалифицированного работника мужского пола, работающего полный рабочий день;
фя - относительный прирост заработной платы работников i-го уровня квалификации по сравнению с неквалифицированными работниками;
фрт - относительный прирост заработной платы работников работающих неполный день по сравнению с работниками, работающими полный день;
фр. - относительный прирост заработной платы работников женского пола по
сравнению с работниками мужского пола; u - случайное отклонение.
Суть анализа соответствия прироста производительности труда работников и их заработной платы заключается в сравнении отдачи от той или иной характеристики рабочей силы, выраженной в приросте производительности труда ф из уравнения (2), с соответствующей отдачей ф, оцененной в уравнении (3) и выражающейся в виде прироста заработной платы.
Источником информации по выпуску и структуре активов предприятий, использованных исследователями для оценки уравнений (2), (3) на уровне фирмы — стали данные The Annual Business Inquiry (ABI) - Ежегодное исследование бизнеса, а по уровню квалификации персонала предприятий - The Employers Skill Survey (ESS) - Исследование работников предприятий Соединенного Королевства. [2]
(3)
+ ln(1 + ShF х фр ) + yF FIRM _ TYPE + u
Согласно результатам исследований Фернандо Галиндо-Руэда и Джонатана Хаскела, изменение характеристик персонала промышленного предприятия оказывает значимое влияние на эффективность его работы. При этом разрыв прироста производительности труда и заработной платы при изменении характеристик рабочей силы не является статистически значимым. Отсюда следует, что данные о заработной плате работников могут служить надежным и непротиворечивым источником информации об уровне квалификации персонала предприятия и уровне эффективности его работы.
В целях определения влияния трудовой составляющей организационных ресурсов на экономические результаты деятельности предприятий в российских условиях, было осуществлено построение эконометрической модели на основе неоклассической производственной функции вида (1).
При оценке степени влияния трудовой составляющей ОР на экономические результаты существенным для управления является анализ производственного фактора «труд». В целом человеческий капитал предприятия может быть представлен состоящим из условно постоянной - слабоуправляемой и переменной - управляемой частей. Условно постоянная часть, включающая в себя такие характеристики персонала как возраст, уровень здоровья, стаж работы, не может быть скорректирована без изменения кадрового состава предприятия и не рассматривается при построении эконометрической модели. Тогда как переменная часть человеческого капитала, представленная трудовой составляющей ОР, характеризующаяся знаниями, умениями и способностями персонала соответствующего профессионального уровня, рассматривается с позиции управления и учтена при построении модели.
Управление трудовой составляющей ОР предполагает воздействие на персонал методами найма, аутсорсинга, обучения, мотивации, целеполагания и т.д. Поскольку речь не идет о наборе персонала, в рамках исследования рассматриваются способы когнитивного воздействия, то есть различные формы и методы обучения, включая тренинги, деловые игры, разбор практических ситуаций, тематические семинары, круглые столы, стажировки, обучение в структурах повышения квалификации. Когнитивное воздействие играет существенную роль при развитии трудовой составляющей ОР и обеспечивает повышение качества труда.
С учетом характеристики компетентностных уровней работников, качество труда персонала можно представить состоящим из суммы пяти частей, отражающих кадровый состав предприятия по каждому из компетентностных уровней.
Шкала оценки компетентностных уровней
№ уровня Характеристика уровня
Базовый уровень (уровень 0) Не требует какой-либо специальной подготовки
Уровень 1 Подразумевает выполнение круга работ, большая часть из которых повторяема и предсказуема
Уровень 2 Подразумевает использование знаний для выполнения определенного круга различных работ. Некоторые из работ являются сложными, нетиповыми и предполагают незначительную степень ответственности и самостоятельности. Предусматривается сотрудничество с работниками других подразделений.
Уровень 3 Требует применения знаний для выполнения широкого круга различных работ, с учетом изменения ситуаций, большинство из которых являются сложными, нетиповыми. Имеет место значительная ответственность и самостоятельность, часто необходимо осуществлять контроль над деятельностью подчиненных
Уровень 4 Подразумевает применение знаний в целях выполнения сложных технических, профессиональных или управленческих работ в ситуациях, требующих значительного уровня персональной ответственности и самостоятельности. Часто имеет место ответственность за распределение ресурсов и управление персоналом.
Это позволит не только охарактеризовать степень обеспеченности предприятия высококвалифицированными кадрами с позиции выбранной стратегии предприятия, но и выявить резервы повышения качества труда за счет когнитивных воздействий.
В связи с этим при моделировании процессов управления трудовой составляющей ОР, в целях определения влияния качества труда на объем выпуска, фактор производства
SK =■
«труд» XL неоклассической производственной функции может быть представлен в виде
приведенной численности работников базового компетентностного уровня с учетом описанных в таблице 1 уровней. Приведенная численность работников определяется как сумма скорректированных значений численности работников каждого из компетентностных уровней LK с учетом относительного приращения производительности труда данного уровня к производительности труда базового компетентностного уровня sK представленного в формуле (4).
(AY / ALk )-(AY / AL„) (4)
(AY / AL„)
где, Sk — это относительное приращение производительности труда k-го компетентностного уровня к производительности труда базового компетентностного уровня;
L0,Lk - количество работников предприятия, обладающих базовым и k-ым компетентностным уровнями;
При уменьшении величины приращения численности персонала, понятие относительное приращение производительности труда (sk) в конечном итоге переходит в относительное приращение предельной производительности труда k-го компетентностного уровня к предельной производительности труда базового компетентностного уровня фк, и представляется с использованием частных производных
объема выпуска по численности персонала k-го и базового компетентностных уровней, как это показано в формуле (5).
ф = (dY / DLk) - (dY / DL0) (5)
(8Y / SLk)
Понятие относительного приращения предельной производительности труда с экономической точки зрения близко к понятию эластичности и характеризует степень чувствительности объема выпуска к повышению компетентностного уровня работника с базового уровня до уровня k.
Неявно в уравнении (5) подразумевается, что различные типы труда бесконечно заменяемы (в противном случае фк могла бы принимать бесконечно-большие значения).
Данная аппроксимация является приемлемой при рассмотрении небольших изменений в составе персонала предприятия.
С учетом распределения работников предприятия по компетентностным уровням и введенного понятия относительного приращения предельной производительности труда k-го компетентностного уровня к предельной производительности труда базового
компетентностного уровня фк приведенная численность работников предприятия, характеризующая качество труда, представляется формулой (6).
х% =£ (1+ф„ % (6)
к =0
где, — численность работников к-го компетентностного уровня;
1 + фк обозначает отношение предельной производительности труда к-го
компетентностного уровня (дУ / дЬк) к предельной производительности труда базового компетентностного уровня (дУ / дЬ0). Далее выполняется преобразование формулы (6), путем умножения и деления ее правой части на величину общей численности работников и перехода тем самым к анализу доли работников определенного компетентностного уровня:
Х% =
с 4 ( т ЛЛ
1 + Х Фк ( % ] Ь
V к=1 V Ь У У
(7)
где L - общее количество работников предприятия.
При описании трудовой составляющей ОР с учетом уравнения (7), производственная функция представляется в виде:
У = А х Мут х Кук
1+Е ^х Sk IЬ
V к=1
уЬ
(8)
где, Y — объем выпуска предприятия;
М - стоимость промежуточной продукции;
К - стоимость капитала;
L - численность персонала;
5к = %- - доля работников, обладающих к-м компетентностным уровнем;
ут;ук;уЬ - эластичность объема выпуска по соответствующим факторам производства.
Модифицированная с учетом преобразованного представления фактора «труд» производственная функция может быть использована как эконометрическая модель оценки степени влияния трудовой составляющей ОР на экономические результаты деятельности предприятия. В целях линеаризации существенно нелинейного уравнения (8) было проведено логарифмирование модели:
1п У = 1п А + уМ 1п М + У к 1п К +
+уЬ [1п Ь + 1п (1 + 51 х ф + 52 х (р2 + 53 х (р3 + 54 х (р4)] (9)
При этом для окончательного приведения модели в линейный вид составляющая 1п (1 + 51 х ф + 52 х <р2 + 53 х (р3 + 54 х ^4) была преобразована на основе использования аппроксимации вида 1п(1 + х) = х, тогда уравнение принимает следующий вид:
1пУ = 1пА + уМ 1пМ + ук 1пК + уЬ [1пЬ + 51 хф1 + 52 х^2 + 53 х^3 + 54 х^4] (10)
Спецификация модели, представленная формулой (10) позволяет оценить
эластичность объема производства по капиталу, промежуточной продукции и труду, а, главное, учесть экономический эффект прироста трудовой составляющей ОР по компетентностным уровням.
Исходными данными для оценки уравнения регрессии (10) послужила информация о 20 производственных предприятиях города Омска с серийным типом производства, и численностью персонала от 100 до 1000 человек, принадлежащих к следующим группам классификатора ОКВЭД: группа 28 производство готовых металлических изделий; группа 29 производство машин и оборудования; группа 31 производство электрических машин и электрооборудования; группа 32 производство аппаратуры для радио, телевидения и связи; группа 33 производство изделий медицинской техники, средств измерений, оптических приборов и аппаратуры, часов; группа 34 производство автотехники, прицепов и полуприцепов.
На основе результатов исследований Дж. Хаскела и Ф. Галиндо-Руэда показано, что на промышленных предприятиях имеет место соответствие профессионального состава (или компетентностных уровней работников) и фонда оплаты труда. В связи с этим, в качестве информации, характеризующей компетентностный уровень работников исследуемых организаций, использовались данные формы 1 статистической отчетности предприятий «распределение численности работников по уровням заработной платы» по состоянию на апрель 2011 г., эта форма стала также источником информации о численности работников. Первичным источником информации об объеме выпуска предприятий выборки стала форма 2 бухгалтерской отчетности «отчет о прибылях и убытках» за 2010 г. Стоимость промежуточной продукции и капитала, использованных рассматриваемыми предприятиями для производства продукции, была определена из формы 1 бухгалтерской отчетности «бухгалтерский баланс» за 2010 г.
Строка 10 отчета о прибылях и убытках «выручка (нетто) от продажи товаров, продукции, работ, услуг (за минусом НДС акцизов и аналогичных обязательных платежей)» характеризует переменную регрессионной модели Y, объем выпуска товаров и услуг предприятия. Переменная М, стоимость промежуточной продукции, была определена как среднегодовое значение строки 290 бухгалтерского баланса предприятия
«Итого оборотных активов». Переменная К, стоимость капитала, исчисляется как среднегодовое значение строки 190 бухгалтерского баланса предприятия «Итого внеоборотных активов». Переменная L, численность персонала предприятия, задействованного в производстве товаров и услуг, характеризуется строкой 24 «Всего работников» формы 1 статистической отчетности «сведения о распределении численности работников по размерам заработной платы». Также форма 1 статистической отчетности содержит распределение работников предприятия по уровням заработной платы.
На основе допущения о способности результатов труда работника, описываемых его уровнем оплаты труда, характеризовать компетентностный уровень работника, данные таблицы о распределении работников предприятия по уровням заработной платы были использованы, для определения значений переменных Sk, необходимых для оценки регрессионного уравнения (10). В целях определения значений ^к) на предприятиях выборки, работники данных предприятий были распределены по четырем описанным в таблице 1 компетентностным уровням (не включая базовый) в зависимости от их результатов труда.
Определение интервалов результатов труда, описываемых заработной платой, характерных для работников каждого из компетентностных уровней было осуществлено на основе кластерного анализа. Кластеризация проводилась по всей выборочной совокупности предприятий с использованием двух переменных: среднего уровня
результатов труда и средневзвешенной доли работников с данным результатом в общей структуре персонала всех предприятий выборки, где в качестве весов использовались значения численности персонала предприятий. Средний уровень результатов труда характеризуется средним значением интервала. Средневзвешенная доля работников с данным результатом в общей структуре персонала предприятий выборки, обозначаемая (ESk), определяется для каждого из уровней результатов труда работников по следующей формуле:
где, к - номер строки заработной платы в таблице о распределении работников предприятия по уровням заработной платы;
Wjk - доля работников 1-го предприятия, результаты труда которых отражаются заработной платой, соответствующей строке к таблицы о распределении работников предприятия по уровням заработной платы;
N1 — численность персонала 1-го предприятия, чел.;
т
(11)
i=1
т - общее количество предприятий выборки. При этом Wjk определяется по формуле 12:
nk
Wk = N (12)
где, п1к - количество работников 1-го предприятия, обладающих результатами труда, соответствующими, заработной плате, представленной в строке к таблицы 2, чел.
Таким образом, исходные данные для кластерного анализа отражены в таблице 2:
Таблица 2
Исходные данные для кластерного анализа
№ п/п Средний уровень заработной платы Средневзвешенная доля данного уровня зарплаты
1 800 0,000084
2 950,5 0,000237
3 1250 0,000375
4 1600 0,000963
5 2000 0,001933
6 2400 0,003823
7 2800 0,005586
В 3200 0,007962
9 3800 0,023772
10 4600 0,031152
11 5400 0,037079
12 6200 0,044198
13 7000 0,049658
14 8200 0,089696
15 9800 0,08512
16 12200 0,139874
17 15400 0,102051
18 18600 0,076176
19 22600 0,07561
20 30000 0,095005
21 42500 0,057221
22 62500 0,033923
23 75000 0,038499
Для осуществления расчетов был использован программный пакет «STATISTICA». Расчеты были проведены в модуле кластерного анализа пакета «STATISTICA». Мерой расстояния при кластеризации послужило евклидово расстояние, объединение
объектов в кластеры производилось по методу невзвешенного попарного среднего. Результаты оценки в виде горизонтального кластерного дерева представлены на рисунке 1.
Расстояние
О 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000
&
Є В
в-
8-
Н
н н
О 0,02 0,04 0,06 0,08 0,1 0,12 0,14 0,16
□ Средневзешенная доля уровня зарплаты ■ Средний уровень заработной платы
Рис. 1 Кластерное дерево распределения работников по
компетентностным уровням
Таблица 3
Результаты кластеризации заработных плат выборочной
совокупности
Компетентностный уровень 1 2 3 4
Заработная плата, руб. 800-5800 5800-10600 10600-35000 35000-75000
Совмещение информации из трех первичных источников (форма 1 и форма 2 бухгалтерской отчетности и форма 1 статистической отчетности) по предприятиям проводилось на основе кода ОКПО (общероссийский классификатор предприятий и
организаций), уникального для каждого из предприятий и обязательного для указания в каждой из описываемых форм.
Сбор данных проводился в 2011 году на базе территориального органа федеральной службы государственной статистики по Омской области. Исходные данные позволили получить статистические оценки параметров и построить уравнение регрессии. Реальные данные составляют коммерческую тайну, поэтому в работе приведены расчеты на основе условных данных, отражающих имеющиеся закономерности и сохраняющие основные соотношения. Условные данные представлены в Приложении 1.
Во избежание неустойчивости и ненадежности оценок коэффициентов регрессии была проведена проверка факторов уравнения регрессии (10) на мультиколлинеарность. Проверкой была выявлена коллинеарность переменных S1 и S3, представляющих собой доли работников 1-го и 3-го компетентностных уровней соответственно, что может означать сходство структур персонала у предприятий выборки. Для удаления мультиколлинеарности объясняющий фактор S1 был исключен из уравнения регрессии (10), т.к. знаниевая составляющая у работников данного уровня значительно слабее, чем у работников 3-го компетентностного уровня, что выражается в предположительной близости значения ф к нулю. Результирующая спецификация модели является адекватной
и позволяет добиться статистически значимых коэффициентов регрессии. Таким образом, окончательный вид эконометрической модели представлен формулой (13):
ln Y = ln A + yM lnM + yK ln K + yL [ln L + S2 x ф2 + S3 x ф3 + S4 x ф4 ] (13)
Оценка параметров линейной многофакторной регрессии (13) была произведена с использованием программного пакета «STATISTICA». Оценка параметров производилась квази-ньютоновским методом с применением функции потерь, взвешенной по количеству промежуточной продукции (оборотных средств) и численности персонала предприятия, т.к. данные переменные наиболее адекватно отражают изменения в объеме производства предприятия. Модель была признана адекватной, множественный коэффициент корреляции составил R=0,881, колеблемость результативного признака под влиянием факторов модели объясняется на 77,62%. Скорректированный коэффициент детерминации составляет 76,3%. Тестирование модели по критерию Фишера подтверждает, что совокупность независимых переменных значимо описывает колебания зависимой переменной. Оцененные коэффициенты, представлены в таблице 4.
Таблица 4
Результаты оценки уравнения регрессии 13
Наименование параметра Ум Ук Уь (Р2 Рэ Р4
Величина параметра 0,554 0,013 0,676 1,563 1,908 2,385
Среднеквадратическая ошибка коэффициента 0,073 0,031 0,141 0,436 0,530 0,858
Уровень значимости коэффициента (р^а1ие) 2х10~п 0,56 5,6 х 10~6 5 х 10~4 5 х 10~4 0,006
Величина параметра модели зарубежных ученых 0,631 0,092 0,291 -0,021 0,159 0,584
Все коэффициенты кроме ук признаны статистически значимыми по критерию
Стьюдента на уровне значимости а=0,01. Анализ остатков подтверждает близость распределения остатков к нормальному и отсутствие гетероскедастичности остатков, а также нулевую среднюю величину остатков независимо от значения объясняющих переменных.
Эластичность объема выпуска предприятия по промежуточной продукции, капиталу и труду составила 0,554; 0,013; 0,676 соответственно. Согласно данным коэффициентам наибольшее влияние на объем выпуска предприятий выборки оказывают изменения в количестве используемого труда и промежуточной продукции. Тогда как изменения количества используемого капитала при сохранении неизменного коэффициента загрузки производственных мощностей и неизменной структуре основного капитала оказывают лишь незначительное воздействие на выпуск. Чувствительность же объема выпуска к компетентностному уровню персонала, выражаемая коэффициентами ф2;ф3;р4 свидетельствует о том, что с ростом компетентностного уровня работников
растет их предельная производительность труда по сравнению с предельной производительностью труда работников базового компетентностного уровня.
Таблица 7 содержит также величины аналогичных коэффициентов, оцененных Фернандо Галиндо-Руэда и Джонатаном Хаскелом по уравнению регрессии Согласно представленным данным эластичность объема выпуска по основным факторам производства имеет сходную структуру как для предприятий Омской области, так и для предприятий Великобритании. Однако для Омских предприятий показатель уь выше, что говорит о большей их чувствительности к увеличению численности персонала. Чувствительность же объема выпуска к доле персонала 3 и 4 уровней (ф3;р4) в нашем
случае значительно сильнее. Причиной большей значимости персонала для Омских предприятий может быть тот факт, что производительность труда в развивающейся экономике Российской Федерации еще не достигла стабильно высокого уровня
Английской экономики 2001 года. В таком случае, согласно закону убывающей предельной полезности факторов производства, предельная производительность труда в РФ должна быть значительно выше, чем в Великобритании, что и объясняет более высокую чувствительность экономических показателей к улучшению характеристик трудовой составляющей ОР.
Коэффициенты ф2;ф3;р4 характеризуют относительное приращение предельной
производительности труда соответствующего компетентностного уровня к производительности базового уровня. Для решения задачи управления персоналом и оценки эффективности когнитивных воздействий с целью перераспределения персонала по компетентностным уровням можно выполнить также сравнение компетентностных уровней между собой. Согласно формуле (5) отношение предельной производительности труда работников к-го и базового компетентностных уровней ак может быть представлено в следующем виде:
а = і+ф> ЛИк. (14)
к к дУ/дЦ
Тогда отношение предельной производительности труда по компетентностным уровням к и т, обозначаемое dkm , может быть представлено следующим образом:
дУ / дЦ /
.к = «*_ = дУ/дЬ0/ = дУ/дкк = 1 + Уг (15)
т ат /дУ / дкт дУ / дЬт 1 + (р_
т / ------- т і т
/ дУ / дЦ
Соотношения предельной производительности труда работников, вычисленные по результатам оцененных коэффициентов ф2;ф3;р4 представлены в таблице 5.
Таблица 5
Соотношения предельной производительности труда работников
Наименование коэффициента d 34 d 23
Величина коэффициента 1,164 1,135
Коэффициенты, представленные в таблице 5 характеризуют потенциальную выгоду предприятия от повышения качества используемого труда, путем перевода работников на более высокие компетентностные уровни.
Таким образом, разработанная эконометрическая модель позволяет оценивать степень влияния трудовой составляющей ОР на экономические результаты деятельности
предприятия, характеризуя прирост производительности труда при осуществлении когнитивных управляющих воздействий на персонал. Сравнение полученных коэффициентов прироста производительности с коэффициентами прироста затрат, связанных с переходом работников на более высокий компетентностный уровень (выражающихся, например, в затратах на обучение и увеличении заработной платы), обеспечивает возможность оценки целесообразности осуществления управляющих воздействий на трудовую составляющую ОР.
Список литературы.
1) С.Г.Светуньков. Производственные функции комплексных переменных: Экономикоматематическое моделирование производственной динамики. Издательство ЛКИ, 2008, 136 с.
2) Galindo-Rueda Fernando. Haskel, Jonathan. Skills, Workforce Characteristics and Firm-Level Productivity: Evidence from the Matched ABI/Employer Skills Survey // Paper provided by Institute for the Study of Labor (IZA) in its series IZA Discussion Papers with number 1542. March 2005, pp. 46.
