CC BY
66
РАЗВИТИЕ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА В ПЕНИТЕНЦИАРНОЙ СИСТЕМЕ С ПРИМЕНЕНИЕМ ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
Г.М. Калашников
В статье проведено исследование влияния мотивации труда осужденных на систему предпринимательства в пенитенциарной системе с применением экономико-статистического моделирования.
Ключевые слова: развитие предпринимательства, повышение качества продукции, совершенствование системы мотивации труда.
Каждому экономическому субъекту свойственны свои собственные интересы. Если рассматривать предпринимателя и наемного работника, то часть их планов носит противоположный характер (уровень оплаты труда, продолжительность рабочего дня и т. д.), но другая часть их планов обязательно должна совпадать (чем выше эффективность деятельности тем выше прибыль, а следовательно и заработная плата). В случае с ра-ботниками-осужденными, входящими в предпринимательскую среду в условиях специфических ограничений, планы и цели предпринимателя, администрации учреждения и работников-осужденных полностью противоположны. Вследствие этого осуществление и развитие предпринимательства в таких условиях представляется крайне затруднительным.
На наш взгляд, изучение потребностей и мотивов внутриорганизационного поведения осужденных позволит достичь совпадения целей осужденных и администрации, вовлечь дополнительное число работников в осуществление предпринимательской деятельности, а также существенно сократить потери от брака и повысить качество выпускаемой продукции. Это позволит повысить конкурентоспособность продукции, выпускаемой производственными объектами учреждения ЖХ-385 ФСИН России по республике Мордовия, и создать благоприятные условия для развития предпринимательства в пенитенциарной системе.
Для изучения взаимосвязи и взаимозависимости между удельным весом бракованной продукции в общем объеме выпуска и эффективностью применяемой системы мотивации трудовой деятельности на производственных объектах учреждения ЖХ-385 ФСИН России по республике Мордовия (табл. 1)
нами было применено экономико-статистическое моделирование. В основу построения экономико-статистической модели положена альтернативная гипотеза о том, что показатель удельного веса бракованной продукции в общем объеме производства находится в обратной зависимости от обобщающего показателя силы мотивации.
В качестве базовой производственной функции нами выбран показатель силы мотивации на конкретном производственном объекте. Сила мотивации - показатель, складывающийся из результатов ответов на вопросы анкет, касающихся заинтересованности в работе, степени удовлетворенности своей деятельностью, соответствия заработной платы затраченным усилиям, условий труда, адекватности системы нематериального поощрения. В качестве зависимой переменной, т. е. результата производства, был выбран показатель удельного веса бракованной продукции в общем объеме производства.
Компьютерная обработка данных, произведенная в приложении Microsoft Excel, подтвердила предположение о существовании зависимости между удельным весом бракованной продукции и комплексным показателем силы мотивации, одновременно выявлена причинно-следственная связь между исследуемыми показателями и построена экономико-статистическая модель, отра-
жающую эту связь.
При исследовании зависимости к исходным данным были добавлены значения (х + 2) для перевода показателя силы мотивации из отрицательной плоскости в положительную. Таким образом, максимальное значение показателя силы мотивации установилось на отметке 5 баллов, что соответствует +2 в результатах анкетирования, а минимальное значение установлено на отметке 0 баллов,
что соответствует прежнему значению -2. Нейтральное значение установлено на отметке 3 балла.
Столбцы Ьи(у) и х2 добавлены для преобразования экспоненциальной и полиномиальной функции в линейные для проведения регрессионного и дисперсионного анализа.
В ходе исследования использовались различные функциональные зависимости. Так, линейная функция (рис. 1) сильно упрощает причинно-следственную связь и слабо отражает зависимость исследуемых явлений. При этом коэффициент корреляции составил 0,8639, коэффициент детерминации составил В2 = 0,7464. Такие значения показателей указывают на наличие связи между исследуемыми явлениями, но в целях проведения объективного анализа и разработки экономико-математической модели, наиболее тесно отражающей причинно-следственную связь между удельным весом брака и силой мотивации, были использованы другие виды функциональных зависимостей.
Полином второго порядка (рис. 2) при возрастающей силе мотивации прогнозирует возрастание удельного веса бракованной продукции, что логически не верно и объясняется свойствами квадратичной функции.
Значение коэффициента корреляции -0,899, а значение коэффициента детерминации - 0,808.
Полином третьего порядка (рис. 3) при возрастании силы мотивации демонстрирует снижение удельного веса бракованной продукции в отрицательную плоскость, что в реальной ситуации не возможно.
Наиболее точную модель удалось построить с применением экспоненциальной функции Дх) = Ь0 е V (рис. 4). При использовании этой функции коэффициент корреляции составил 0,9146, коэффициент детерминации составил 0,8365. Это подтверждает предположение о существовании причинноследственной связи между изучаемыми явлениями, при этом прослеживаемая связь является сильной, удельный вес брака зависит от силы мотивации на 83,65 %, остальные 16,35 % приходятся на другие причины.
Необходимо отметить, что согласно графической интерпретации построенной модели увеличение силы мотивации до максимальных значений не приводит к полному сокращению выпуска бракованной продукции. Это соответствует реальному положению, так как полностью исключить потери от брака не удается даже на самых высокоорганизованных и высокотехнологичных предприятиях. Кроме того, если рассмотреть составляющие показателя силы мотивации, то необходимо отметить, что некоторые из них (условия труда, заработная плата) соответствуют «гигиеническим» факторам теории Ф. Герцберга и не могут оказывать максимального положительного влияния на результаты трудовой деятельности. Оставшиеся составляющие показателя силы мотивации (удовлетворенность содержанием работы, заинтересованность в работе) оказывают свое влияние после нулевой отметки, поэтому на графике функция удельного веса брака стремится к минимуму до бесконечности.
Таблица 1
Расчетные параметры модели зависимости удельного веса бракованной продукции от силы мотивации
Удельный вес брака, % (у) Сила мотивации (х) х + 2 Ьи (у) х2
8,11 -1,26 0,74 2,093098 1,5876
2,49 0,33 2,33 0,912283 0,1089
4,66 -0,66 1,34 1,539015 0,4356
5,15 -0,78 1,22 1,638997 0,6084
4,85 -0,58 1,42 1,578979 0,3364
1 0,76 -1,87 0,13 2,375836 3,4969
3,54 0,05 2,05 1,264127 0,0025
4,31 -0,78 1,22 1,460938 0,6084
3,39 0,1 2,1 1,22083 0,01
7,66 -1,6 0,4 2,036012 2,56
4,82 -1,06 0,94 1,572774 1,1236
4,40 -1,19 0,81 1,481605 1,4161
y = -2,9806x + 3,035 R2 = 0,7464
сила мотивации (-2;+2)
y = 3,2405e-0 5447x R2 = 0,8365
-2-1012
сила мотивации (-2;+2)
Рис. 1. Построение экономико-статистической модели с использованием линейной функции
y = 1,6255x2 - 0,6229x + 3,1968 R2 = 0,808
-2-1012
сила мотивации (-2;+2)
Рис. 2. Построение экономико-статистической модели с использованием полиномиальной функции второго порядка
У = - 1,9441x3 - 2,9953x2 - 2,5392x + 3,7069 R2 = 0,8837
15 -10 -5 -
2 -1 -5 { )
-25 -
сила мотивации (-2;+2)
Рис. 3. Построение экономико-статистической модели с использованием полиномиальной функции третьего порядка
Рис. 4. Построение экономико-статистической модели с использованием экспоненциальной функции
В целом, все построенные модели подтверждают гипотезу в части снижения удельного веса бракованной продукции при сокращении неудовлетворенности осужденных. Дальнейший рост силы мотивации согласно большинству полученных моделей приводит к дальнейшему снижению удельного веса бракованной продукции. Исключение составил только полином второго порядка, однако такое поведение объясняется свойствами квадратичной функции, которая просто не подходит для описания исследуемой зависимости.
Построенная экономико-статистическая зависимость fx) = 3,2405e-0,5447x проявляет наиболее тесную связь с результатами эмпирических исследований и прогнозирует снижение значений функции при увеличении значений показателя силы мотивации.
Для проверки адекватности модели был применен дисперсионный анализ (табл. 2).
Полная дисперсия (SST) оценивает вариацию Y(x) вокруг своего среднего значения: SST = 1,804433183 Закономерная дисперсия (SSR) - это вариация у под влиянием фактора х, она вычисляется как сумма квадратов отклонений Y(x) теоретического от Y(x) среднего:
SSR = 1,509364188 Остаточная дисперсия (SSE) объясняется факторами, не учтенными в модели, она вычисляется как сумма квадратов ошибок, т. е. отклонений Y(x) теоретического от у фактического:
SSE = 0,295068994
Таблица 2
Проверка адекватности модели в приложении Microsoft Excel
ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R 0,914590357
R-квадрат 0,836475522
Нормированный
R-квадрат 0,820123074
Стандартная ошибка 0,171775724
Наблюдения 12
Дисперсионный
анализ
df SS MS F Значимость F
Регрессия 1 1,509364188 1,509364188 51,15292413 3,09698E-05
Остаток 10 0,295068994 0,029506899
Итого 11 1,804433183
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-значение Нижние 95 % Верхние 95 % Нижние 95,0 % Верхние 95,0 %
Г-пересечение Переменная X 1 1,175719153 -0,544716362 0,077090034 0,076161447 15,25124714 -7,152127245 2,98015E-08 3,09698E-05 1,003951855 -0,714414641 1,347486451 -0,375018083 1,003952 -0,71441 1,347486 -0,37502
Данные дисперсионного анализа используют для проверки адекватности модели по критерию Фишера. Табличное значение ^-статистика критерия при заданном числе степеней свободы и уровне значимости первого уровня (0,05) сравнивается с ^-статистикой. Табличное значение ^-критерия с 11 степенями свободы равно 4,84. Расчетный показатель Б-статистика составил 51,153. Так как 51,153 > 4,84, а заданный уровень вероятности 0,05 > 3,09698Е-05, то нулевая гипотеза отклоняется. Следовательно, можно сделать вывод об адекватности модели.
Проверка значимости коэффициентов регрессии осуществляется с использованием /-критерия Стьюдента. Согласно произведенным расчетам /-статистика составляет -7,152127245. По таблице критических значений /-статистики для числа степеней свободы 11 и вероятности 97,5 % значение составляет ±2,2010.
Решающее правило таково:
Если / < -/10 = -2,2010 или / < /10 = = +2,2010, нулевая гипотеза отклоняется, в противном случае она не отклоняется.
Поскольку / = -7,152127245 < -2,2010, то нулевая гипотеза отклоняется, следовательно, существует зависимость, а модель является адекватной.
Наклон генеральной совокупности наблюдений с вероятностью 0,975 лежит в интервале от -0,71441 до -0,37502. Экономическая интерпретация доверительного интервала наклона означает следующее: при увеличении силы мотивации на 1 балл удельный вес бракованной продукции сократится на величину от 0,37502 до 0,71441.
Таким образом, можно сделать вывод о достоверности полученной модели, так как она адекватна по критерию Фишера (F-статистика), а коэффициенты модели (/-статистика) адекватны значениям. А следовательно, существует возможность повышения качества и конкурентоспособности выпускаемой продукции за счет повышения трудовой мотивации работников, вовлеченных в предпринимательство в уголовно-исполнительной системе.
Поступила в редакцию 19.01.2008 г.
Kalashnikov G.M. Business system development in penitentiary system applying economic-statistic modelling. This paper presents the research of influence of convicts’ labour motivation on the business system in the penitentiary system applying economic-statistic modelling.
Key words: business development, production quality improvement, perfection of system of labour motivation.
СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД К УПРАВЛЕНИЮ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ
О.Н. Горбунова, Е.И. Бабенко
В статье рассматривается система управления инновациями как часть системы управления организационными процессами, которая, в свою очередь, является частью системы управления организации, и их взаимосвязь.
Ключевые слова: система, управление, инновации, организационный процесс, организация.
Характерной чертой современного мирового хозяйственного развития является переход ведущих стран к новому этапу формирования инновационного общества - построению экономики, базирующейся преимущественно на генерации, распространении и использовании знаний. Результаты деятельности любой организации во многом зависят от того, насколько она адаптирована к внешней среде, в какой мере гибки, подвижны ее
структуры и как они приспособлены к нововведениям, инновациям, которые кардинально изменяют образ жизни людей, их материальный, духовный и нравственный мир. Уникальные навыки и способности, умение адаптировать их к постоянно меняющимся условиям деятельности, высокая квалификация становятся ведущим производственным ресурсом и основным источником экономического роста.
