CC BY
13
14. Кондриков В.А, Плотникова И.В. Результативность и эффективность СМК предприятия // ММК. - 2006. -№ 10. - С. 27-31.
15. Кузнецова, Н. В. Управление качеством: учебное пособие / Н. В. Кузнецова. - Москва : ФЛИНТА, 2009. - 360 с.
16. Фейгенбаум, А. Контроль качества продукции: Пер. с англ.- М.: Экономика, 1986. - 471 с.
17. Шичков, Н.А. Как измерить характеристики процессов СМК// Методы менеджмента качества - 2005. - № 2.
- с. 14-18. References:
1. Federal Law of June 29, 2015 N 162 "On standardization in the Russian Federation" / access mode: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_181810
2. GOST R 56407-2015 Lean manufacturing Basic methods and tools / access mode: https://docs.cntd.ru/ document/1200120649.
3. Aristov O.V. Quality management - M .: Economics, 1999. - 351 p.
4. Belysh K.V. Methodological tools for the implementation and functioning of lean production at an industrial enterprise: dis. ... candidate of economic sciences: Izhevsk, 2018; 156 s.
5. Vertakova, Y. V. Industrial policy of Russia: direction and tools / Y. V. Vertakova, N. A. Plotnikova, V. A. Plot-nikov // Economic revival of Russia. - 2017. - No. 3 (53). - S. 49-56.
6. Kryzhanovskaya, O. A. Strategic guidelines for the development of competitive industries in the region / O.A. Kryzhanovskaya, Yu. V. Vertakova // News of the South-West State University. - 2011. - No. 6-1 (39). -S. 59a-68.
7. Report on financial results: its structure and relationship with other forms of reporting of the organization /
A. A. Adamenko, T. E. Khorolskaya, E. S. Andrenko, N. E. Suyukovskaya // Bulletin of the Academy of Knowledge. - 2018. - No. 1 (24). - S. 20-27.
8. Official data of the enterprise / access mode: https://izoplit.ru/
9. Russian experience in the implementation of lean production. URL: http://www.up-pro.ru/library/production _management/lean/otsech-lyshnee.html.
10. Shingo S. Studying the production system of Toyota from the point of view of the organization of production. // Per. from English - M .: ICSI, 2010, 312 p.
11. Takeda H. Synchronized production // Per. from English - M .: ICSI, 2008, 288 p.
12. Kobayashi I. 20 keys to business improvement. Practical program of revolutionary transformations at enterprises // Per. from japan. - M .: RIA "Standards and Quality", 2006, 248 p.
13. Kondrikov V.A., Plotnikova I.V. Quantitative assessment of the effectiveness of the QMS // MMK. - 2006. - No. 11.
- P. 26-30.
14. Kondrikov V.A., Plotnikova I.V. The effectiveness and efficiency of the enterprise's QMS // MMK. - 2006. - No. 10.
- P. 27-31.
15. Kuznetsova, N. V. Quality management: a tutorial / N. V. Kuznetsova. - Moscow: FLINT, 2009. - 360 p.
16. Feigenbaum, A. Product quality control: Per. from English - M .: Economics, 1986. - 471 p.
17. Shichkov, N.A. How to measure the characteristics of QMS processes // Methods of quality management - 2005. -No 2. - With. 14-18.
DOI: 10.24412/2304-6139-2021-6-102-107
О.П. Григорьева - к.э.н., доцент кафедры экономической безопасности, статистики и эконометрики, ФГБОУ ВО Ставропольский ГАУ, [email protected],
O.P. Grigorieva - Candidate of Economics, Associate Professor of the Department of Economic Security, Statistics and Econometrics, Stavropol State Agrarian University;
Ю.С. Скрипниченко - к.э.н., доцент кафедры экономической безопасности, статистики и эконометрики, ФГБОУ ВО Ставропольский ГАУ, [email protected],
Yu.S. Skripnichenko - Candidate of Economics, Associate Professor of the Department of Economic Security, Statistics and Econometrics, Stavropol State Agrarian University;
B.Ю. Скрипниченко - ассистент кафедры экономической безопасности, статистики и эконометрики, ФГБОУ ВО Ставропольский ГАУ, [email protected],
V.Yu. Skripnichenko - Assistant of the Department of Economic Security, Statistics and Econometrics, Stavropol State Agrarian University.
ЗАКОНОМЕРНОСТИ ФОРМИРОВАНИЯ И ТЕНДЕНЦИИ ИЗМЕНЕНИЯ ЗАРАБОТНОЙ ПЛАТЫ
В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ REGULARITIES OF FORMATION AND TENDENCIES OF CHANGE OF WAGES IN AGRICULTURE
OF THE RUSSIAN FEDERATION
Аннотация. Статья посвящена вопросам закономерностей изменения уровня заработной платы работников организаций в Российской Федерации, а также исследованию соотношения средней заработной платы работников сельского хозяйства и полного круга организаций. В статье дана оценка сезонным колебаниям и
осуществлен прогноз уровня заработной платы работников сельского хозяйства. Рассмотрена среднемесячная заработная плата работников в разрезе видов экономической деятельности в динамике, дана более подробная характеристика оплаты труда в агропромышленном комплексе. Проведена спецификация уравнения тренда, как начало моделирования долгосрочной компоненты для заработной платы работников сельского хозяйства. Использованы индексы сезонности и осуществлена перспективная экстраполяции среднемесячной заработной платы работников сельского хозяйства на период октябрь 2021 г. - декабрь 2023 г.
Abstract. The article is devoted to the issues of regularities of changes in the level of wages of workers of organizations in the Russian Federation, as well as to the study of the ratio of the average wages of agricultural workers and the full range of organizations. The article provides an assessment of seasonal fluctuations and a forecast of the level of wages of agricultural workers. The average monthly salary of workers in the context of types of economic activity in dynamics is considered, a more detailed description of the remuneration of labor in the agro-industrial complex is given. The specification of the trend equation is carried out as the beginning of modeling the long-term component for the wages of agricultural workers. Seasonality indices were used and a prospective extrapolation of the average monthly wages of agricultural workers for the period October 2021 - December 2023 was carried out.
Ключевые слова: заработная плата, агропромышленный комплекс, сельскохозяйственное производство, сезонность.
Keywords: wages, agro-industrial complex, agricultural production, seasonality.
Современная экономика диктует новые условия, которые меняют политику социальной поддержки работников, основным источником дохода для которых является заработная плата, характеризующаяся, как все виды вознаграждений в натуральной или (и) денежной форме. Ввиду меняющихся обстоятельств, государство передаёт некоторые функции по реализации социальной политики хозяйствующим субъектам. В свою очередь эти субъекты самостоятельно устанавливают формы вознаграждений работникам. Заработная плата не зависит от источников финансирования и включает выплаты за ежегодный отпуск, оплату листков нетрудоспособности и т.д. [3].
Если говорить о сельскохозяйственном производстве, то здесь понятие заработной платы работников агропромышленного комплекса имеет свои специфические методологические особенности. Так, заработная плата работников сельского хозяйства есть вознаграждение за труд, связанное с качеством и объемом произведенной сельскохозяйственной продукции. Особенность заключается в том, производство данного вида продукции связано, во-первых, с природно-климатическими особенностями и рисками, а во-вторых, с различием цикла производства и результатов затраченного труда. Все это оказывает влияние на формирование фонда оплаты труда в сельскохозяйственных организациях, возникает неравномерность напряженности труда в определенные периоды времени. В следствие чего создается необходимость применения в такие этапы определенных систем и форм оплаты труда, которые должны стимулировать высококачественное и своевременное проведение сельскохозяйственных работ и разведение животных [5].
По данным Росстата, уровень заработной платы в сельском хозяйстве один из самых низких по сравнению с другими отраслями экономики (рисунок 1) [1]. Так, среднемесячная начисленная заработная плата работников сельского, лесного хозяйства составляет 34 770 руб., что в 3,24 раза меньше, чем в отрасли финансовой деятельности и в 1,5 раза меньше, чем среднемесячная начисленная заработная плата работников в среднем по видам экономической деятельности. Кроме того, следует отметить, что максимальный уровень заработной платы (финансовая деятельность) в 4,11 раза превышает минимальный уровень оплаты труда (деятельность гостиниц и ресторанов). Также высокий уровень заработной платы в отрасли «Добыча полезных ископаемых» (в 2,74 раза выше, чем в отрасли АПК и в 1,86 раза больше, чем в среднем по отраслям), «Информация и связь» (в 2,46 раза выше, чем в отрасли сельского хозяйства и в 1,67 раза больше, чем в среднем по отраслям), «Научная и техническая деятельность» (в 2,3 раза выше, чем в отрасли АПК и в 1,56 раза больше, чем в среднем по всем видам экономической деятельности).
Финансовая деятельность 112 6R0 1
Добыча полезных ископаемых 95 359 1
Информация и связь 85 648 |
Научная и техническая деятельность 80 077 |
Государственное управление 5449
Обеспечение электроэнергией, газом и паром 53 157
Транспортировка и хранение 52 939 1
Зравоохранение и социальные услуги 49 532 |
Культура и спорт 48445 |
Обрабатывающие производства 46510 |
Строительство 44 738 1
Торговля оптовая и розничная 41867 1
Образование 39563 1
Операции с недвижимым имуществом 37 628 1
Административная деятельность 37 090 |
Сельское, лесное хозяйство, охота 34 770 |
Деятельность гостиниц и ресторанов 27411 I [ 51344 J
0 20 ООО 40 000 60 000 80 000 100 000 рублей
Рисунок 1 - Среднемесячная начисленная заработная плата работников в разрезе видов экономической деятельности на 31 декабря 2020 г.
Сопоставление динамики уровней заработной платы работников всех организаций и работников сельского хозяйства позволяет сделать вывод о наличии ярко выраженного равномерно повышающегося тренда, а также регулярно чередующихся ежегодно сезонных отклонений (рисунок 2).
Рисунок 2 - Динамика уровней заработной платы работников полного круга организаций
и работников сельского хозяйства
При этом в январе 2013 г. средняя заработная плата работников сельского хозяйства составляет 51,7 % от средней заработной платы по полному кругу организаций, а в сентябре 2021 г. этот показатель увеличился до 73,3 %.Наличие ярко выраженной тенденции к росту и сезонных колебаний заработной платы позволяет использовать такой инструмент прогнозирования, как перспективная экстраполяция, а в качестве конкретного метода прогнозирования можно использовать мультипликативную модель тренда и сезонности.
Для заработной платы работников по полному кругу организаций были получены следующие результаты. В таблице 1 отражены результаты оценки методом наименьших квадратов параметров линейного, логарифмического и степенного уравнений для моделирования заработной платы работников полного круга организаций. Сопоставление коэффициентов детерминации Я2 для представленных уравнений позволяет сделать выбор в пользу линейного уравнения тренда, для которого показатель Я2 максимальный.
Таблица 1 - Спецификация уравнений тренда для заработной платы работников полного круга организаций
Вид уравнения Уравнение Я2
линейное 7 = 26608 + 263,87-? 0,824
логарифмическое 7 = 13197 + 7434,5-1п ? 0,698
степенное 71 = 19685 ? °'1902 0,689
Средние индексы сезонности, полученные как среднее значение соотношений фактических значений среднемесячной начисленной заработной платы работников полного круга организаций РФ и теоретических уровней, найденных по линейному уравнению тренда, представлены на рисунке 3.
1,40 1,20 1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 0,00
Рисунок 3 - Средние индексы сезонности для заработной платы работников сельского хозяйства
Полученная средняя относительная ошибка аппроксимации для скорректированного ряда на ретроспективном периоде составила 2,9 %. Это свидетельствует о высоком качестве полученной модели тренда и сезонности и позволяет эффективно использовать полученную модель для оценки прогнозных значений.
На рисунке 4 представлены результаты перспективной экстраполяции среднемесячной начисленной заработной платы работников полного круга организаций по РФ на период октябрь 2021 г. - декабрь 2023 г.
Полученные точечные прогнозы были также дополнены расчетом доверительных интервалов. Это позволило получить интервальные оценки прогнозных уровней ряда. Таким образом, получены результаты для трех прогнозных сценариев: оптимистического, соответствующего верхней доверительной границе; нейтрального, соответствующего среднему прогнозному уровню и пессимистического, которому соответствует нижняя доверительная граница.
На основании проведенных расчетов можно сделать вывод о том, что амплитуда колебаний растет параллельно с ростом среднемесячной номинальной заработной платой. Так, в декабре 2023 года согласно оптимистическому варианту развития событий среднемесячная заработная плата работников по полному кругу организаций достигнет 83 559,7 руб., согласно инерционному сценарию - 79 780,9 руб., согласно пессимистическому сценарию - 76 002,2 руб.
Рисунок 4 - Прогноз среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работников полного круга организаций РФ
Для заработной платы работников сельского хозяйства моделирование долгосрочной компоненты следует начать со спецификации уравнения тренда. В таблице 2 отражены результаты оценки методом наименьших квадратов параметров линейного, логарифмического и степенного уравнений для моделирования заработной платы работников сельского хозяйства. Сопоставление коэффициентов детерминации Я2 для представленных уравнений позволяет сделать выбор в пользу линейного уравнения тренда, для которого показатель Я2 максимальный.
Таблица 2 - Спецификация уравнений тренда для заработной платы работников сельского хозяйства
Вид уравнения Уравнение Я2
линейное Ух = 12694 + 236,75-Г 0,938
логарифмическое Ух = 604,21 + 6686-1п г 0,698
степенное Ух = 8402,5-г °-2866 0,786
На следующем этапе была проведена оценка расчетных (теоретических) уровней временного ряда. Далее были проведены расчеты индексов сезонности как отношение фактических уровней ряда к теоретическим, на ретроспективном периоде с января 2013 по сентябрь 2021 гг.:
^ = 7' С1)
где Л - индекс сезонности;
У - фактический уровень ряда;
Ух - теоретический уровень модели тренда.
На основании полученных индексов сезонности за 2013-2021 гг. были оценены средние индексы сезонности для каждого месяца (рисунок 5).
0.60
Рисунок 5 - Средние индексы сезонности для заработной платы работников сельского хозяйства
Полученные индексы сезонности позволили скорректировать оцененные теоретические значения динамического ряда. Полученная средняя относительная ошибка аппроксимации для скорректированного ряда на ретроспективном периоде составила 3,4%. Это свидетельствует о высоком качестве полученной модели тренда и сезонности и позволяет эффективно использовать полученную модель для оценки прогнозных значений.
На рисунке 6 представлены результаты перспективной экстраполяции среднемесячной заработной платы работников сельского хозяйства на период октябрь 2021 г. - декабрь 2023 г. Полученные точечные прогнозы были дополнены расчетом доверительных интервалов. Это позволило получить интервальные оценки прогнозных уровней ряда. Таким образом, получены результаты для трех прогнозных сценариев: оптимистического, соответствующего верхней доверительной границе; нейтрального, соответствующего среднему прогнозному уровню и пессимистического, которому соответствует нижняя доверительная граница.
Рисунок 6 - Прогноз среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работников сельского хозяйства РФ
Так, согласно полученным результатам, в декабре 2021 года прогноз среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работников сельского хозяйства Российской Федерации согласно оптимистическому сценарию, или верхней доверительной границе интервала, составит 46 794,2 руб., что на 11,9 % меньше, чем в декабре 2020 года. Согласно инерционному сценарию - 45 088,9 руб., что на 9,4 % больше, чем в декабре 2020 года. Согласно пессимистическому сценарию - 43 383,5 руб., что на 5,3% больше, чем в декабре 2020 года. Кроме того, согласно прогнозам, среднемесячная номинальная начисленная заработная плата будет увеличиваться на протяжении последующих двух лет. Так, согласно оптимистическому сценарию, в декабре 2023 года заработная плата работников сельского хозяйства составит 54 211,1 руб., что на 31,5 % больше, чем в декабре 2020 года.
Полученные результаты прогнозных расчетов позволяют сделать вывод, что диспропорции в уровне среднемесячной заработной платы работников сельского хозяйства и работников полного круга организаций наблюдались как в начале периода исследования, так и в 2021 г. При этом наблюдалась положительная динамика. Если в январе 2013 г. уровень заработной платы работников сельского хозяйства составлял лишь 51,7 % от средней заработной платы работников полного круга организаций, то к сентябрю 2021 г. это соотношение составило уже 73,3 %. Таким образом, произошло существенное увеличение заработной платы в сельском хозяйстве. В перспективе такое соотношение, по результатам прогнозных расчетов, должно сохраниться на прежнем уровне как для нейтрального, так и для оптимистического и пессимистического сценариев.
Источники:
1. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://rosstat.gov.ru (Дата обращения 17.12 2021).
2. Дульзон, С.В. Справедливая заработная плата в сельском хозяйстве: понятие, принципы и современное состояние / С.В. Дульзон // Вестник Донского государственного аграрного университета. 2018. № 4-2 (30). С. 109-117.
3. Ефимова, Л.А. Повышение заработной платы - условие развития человеческого капитала в сельском хозяйстве / Л.А. Ефимова // Международный технико-экономический журнал. 2016. № 2. С. 42-48.
4. Зверева, Г.П. Экономическая оценка состояния факторов воспроизводства в сельском хозяйстве / Г. П. Зверева // Вестник аграрной пауки. 2017. № 6 (69). С. 112-116.
5. Кирьянова, В.Н. Реализация стандартов достойной заработной платы как инструмент повышения доходности труда в сельском хозяйстве / В.Н. Кирьянова //Экономика, труд, управление в сельском хозяйстве. 2020. № 2 (59). С. 74-82.
6. Кузнецова, И.Г. Заработная плата как условие формирования кадрового потенциала в сельском хозяйстве / И.Г. Кузнецова, С.А. Шелковников // Вестник Забайкальского государственного университета. 2019. Т. 25. № 4. С. 95-101.
7. Родионова, Е.В. Исследование заработной платы работников сельского хозяйства в России: региональные аспекты / Е.В. Родионова // Никоновские чтения. 2020. № 25. С. 214-218.
8. Родионова, Е.В. Региональная дифференциация заработной платы работников сельского хозяйства в России / Е.В. Родионова // Никоновские чтения. 2019. № 24. С. 69-72.
9. Тинякова, В. И. Тренд-классификационный анализ зависимости производительности труда от средней заработной платы в сельском хозяйстве Московской области / В. И. Тинякова, И. В. Харчева // Вестник АПК Ставрополья. 2016. № S1. С. 65-73.
References:
1. Federal State Statistics Service [Electronic resource]. - Access mode: https://rosstat.gov.ru (Date of treatment December 17, 2021).
2. Dulzon, S. V. Fair wages in agriculture: concept, principles and current state / S. V. Dulzon // Bulletin of the Don State Agrarian University. 2018. No. 4-2 (30). p. 109-117.
3. Efimova, L. A. Increase of wages is a condition for the development of human capital in agriculture / L. A. Efimova // International technical and economic journal. 2016. No. 2. p. 42-48.
4. Zvereva, G. P. Economic assessment of the state of reproduction factors in agriculture / G. P. Zvereva // Bulletin of Agrarian Science. 2017. No. 6 (69). p. 112-116.
5. Kiryanova, V.N. Implementation of standards of decent wages as a tool for increasing the profitability of labor in agriculture / V.N. Kiryanova // Economics, labor, management in agriculture. 2020. No. 2 (59). p. 74-82.
6. Kuznetsova, I.G. Salary as a condition for the formation of human resources in agriculture / I.G. Kuznetsova, S.A. Shelkovni-kov // Bulletin of the Trans-Baikal State University. 2019. Vol. 25.No. 4. p. 95-101.
7. Rodionova, E.V. Research of wages of agricultural workers in Russia: regional aspects / E. V. Rodionova // Nikon's readings. 2020.No. 25. p. 214-218.
8. Rodionova, E.V. Regional differentiation of wages of agricultural workers in Russia / E.V. Rodionova // Nikon Readings. 2019.No. 24. p. 69-72.
9. Tinyakova, V. I. Trend-classification analysis of the dependence of labor productivity on average wages in agriculture of the Moscow region / V. I. Tinyakova, I. V. Kharcheva // Bulletin of the agro-industrial complex of Stavropol. 2016. No. S1. p. 65-73.
DOI: 10.24412/2304-6139-2021-6-107-112
О.П. Григорьева - к.э.н., доцент кафедры экономической безопасности, статистики и эконометрики, ФГБОУ ВО Ставропольский ГАУ, [email protected],
O.P. Grigorieva - Candidate of Economics, Associate Professor of the Department of Economic Security, Statistics and Econometrics, Stavropol State Agrarian University;
Ю.С. Скрипниченко - к.э.н., доцент кафедры экономической безопасности, статистики и эконометрики, ФГБОУ ВО Ставропольский ГАУ, [email protected],
Yu.S. Skripnichenko - Candidate of Economics, Associate Professor of the Department of Economic Security, Statistics and Econometrics, Stavropol State Agrarian University;
В.Ю. Скрипниченко - ассистент кафедры экономической безопасности, статистики и эконометрики, ФГБОУ ВО Ставропольский ГАУ, [email protected],
V.Yu. Skripnichenko - Assistant of the Department of Economic Security, Statistics and Econometrics, Stavropol State Agrarian University.
ФАКТОРЫ ФОРМИРОВАНИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ СТАВРОПОЛЬСКОГО КРАЯ FACTORS OF HUMAN CAPITAL FORMATION IN AGRICULTURE OF STAVROPOL REGION
Аннотация. Проблемы формирования и использования человеческого капитала не теряют свою актуальность на протяжении длительного времени. Этому способствует не только стремительное процветание инновационной экономики, но и влияние неэкономических факторов. В данной статье рассматривается человеческий капитал, который трансформируется из трудового потенциала посредством регионального рынка труда. Цель исследования - выявить факторы, оказывающие воздействие на формирование и использование человеческого капитала в сельском хозяйстве Ставропольского края. В процессе исследования факторов, оказывающих влияние на формирование и использование человеческого капитала в сельском хозяйстве, использовались методы логического и статистического анализа. Ставропольский край является аграрным регионом, где развитию человеческого капитала в отрасли сельского хозяйства уделяется большее внимание. Так, на формирование человеческого капитала отказывает влияние образование, в качестве полученных и накопленных знаний, умений и навыков. Среди выпускников края, наиболее востребованными специальностями, задействованными в сфере сельскохозяйственного производства, являются «Юриспруденция» и «Экономика». При этом динамика численности выпускников по данным специальностям, отрицательная. Наименее востребованными стали такие специальности и направления обучения, как «Защита растений», «Управление качеством» и другие. Повышение квалификации позволяет уже работающим специалистам (задействованному в процессе сельскохозяйственного производства человеческому капиталу) совершенствовать свои умения и навыки. На современном этапе при формировании человеческого капитала наблюдается переход от количества к качеству ресурсов. Таким образом, установлено влияние факторов, оказывающих воздействие на развитие и использование человеческого капитала в сельском хозяйстве Ставропольского края, и осуществлена их количественная оценка, что позволило раскрыть процесс трансформации особенностей и условий их эволюции в детерминанты управленческих воздействий.
Abstract. The problems of the formation and use of human capital do not lose their relevance for a long time. This is facilitated not only by the rapid prosperity of the innovative economy, but also by the influence of non-economic factors. This article examines human capital that is being transformed from labor potential through the regional labor market. To identify the factors influencing the formation and use of human capital in agriculture of the Stavropol Territory. In the process of studying the factors influencing the formation and use of human capital in agriculture, the methods of logical and statistical analysis were used. The Stavropol Territory is an agricultural region where more attention is paid to the development of human capital in the agricultural sector. So, the formation of human capital is denied by the influence of education, in the quality of the received and accumulated knowledge, skills and abilities. Among the graduates of the region, the most demanded specialties involved in the field of agricultural production are "Jurisprudence" and "Economics". At the same time, the dynamics of the number of graduates in these specialties is negative. Such specialties and areas of study as "Plant Protection", "Quality Management" and others have become the least in demand. Advanced training allows already working specialists (human capital involved in the process of agricultural production) to improve their skills. At the present stage, in the formation of human capital, there is a transition from the quantity to the quality of resources. Thus, the influence of factors influencing the development and use of human capital in agriculture of the Stavropol Territory was established, and their quantitative assessment was carried out, which made it possible to reveal the process of transformation of the features and conditions of their evolution into determinants of managerial influences.
