Журлов Д.А., Денищук А.М.

Одесский национальный политехнический университет

Затраты заработной платы на производство продукции

Снижение заработной платы на гривну валовой продукции означает, что производительность труда растет более быстрыми темпами, чем заработная плата. Построение многофакторной регрессионной модели затрат заработной платы на гривну валовой продукции позволяет определить пути регулирования этого важного экономического соотношения. Достоинство этого метода исследования заключается в том, что он дает возможность установить величину частного влияния каждого фактора на изменение затрат заработной платы на гривну продукции с учетом влияния всех рассматриваемых факторов, т.е. выявляет взаимосвязь между ними в реальных условиях производства.

Модель уровня затрат заработной платы на гривну продукции (у) была построена по данным 8 предприятий.

При построении модели факторы, влияющие на функциональный признак, классифицировались на группы: факторы технического уровня производства, показатели уровня организации производства и труда, показатели структуры продукции и производства.

Первый этап отбора факторов производился на основе экономико-статистического анализа, в процессе которого определялась возможность их количественной оценки достоверными показателями. На втором этапе включения в модель факторов, существенно влияющих на изменение уровня затрат заработной платы, рассчитывались парные и частные коэффициенты корреляции. Значения парных коэффициентов корреляции учитывались при проверки модели на мультиколлинеарность.

Таким образом, были отобраны следующие факторы: х₁ – удельный вес рабочих, охваченных механизированным трудом; х₂ – машиновооруженность вспомогательных рабочих, - количество станков во вспомогательном производстве на 100 вспомогательных рабочих; х₃ – удельный вес механизированных и автоматизированных сварочных работ, %; х₄ – удельный вес механизированных погрузочно-разгрузочных работ, %; х₅ – степень охвата механизированным трудом рабочих на транспортных и погрузочно-разгрузочных работах, %; х₆ – удельный вес металлорежущего оборудования в общем количестве технологического оборудования, %; х₇ – коэффициент текучести кадров, %; х₈ – удельный вес вспомогательных рабочих в общей численности работающих, %; х₉ – удельный вес руководителей и служащих в численности работающих, %; х₁₀ – удельный вес выплат рабочим по повременной форме оплаты труда в их общем фонде заработной платы, %; х₁₁ – удельный вес премии рабочих-повременщиков в их фонде заработной платы, %; х₁₂ – удельный вес покупных изделий и полуфабрикатов в валовой продукции, %; х₁₃ – удельный вес сырья и материалов в валовой продукции, %.

В исследовании был применен метод многошагового регрессионного анализа. Затраты заработной платы на гривну продукции по предприятия колеблются в значительных пределах (V= 27,1%). Эта вариация объясняется, в основном, отобранными для анализа факторными показателями, из которых наиболее сильно колеблются х₂, х₅, х₇, х₁₂, х₁₃. Это свидетельствует о существенном различии в технико-организационных уровнях производства на исследуемых предприятиях и неиспользованных резервах повышения эффективности труда.

Известно, что границей между однородностью и неоднородностью статистической совокупности служит величина коэффициента вариации, составляющая 33%. Для показателя функции у это условие соблюдено; что касается факторов, то х₂ и х₅ были исключены из дальнейшего анализа, а показатель х₇ с учетом его существенной роли в снижении затрат заработной платы по опыту аналогичных исследований был оставлен.

Многофакторная модель затрат заработной платы на гривну валовой продукции строился в линейной форме связи. На первом шаге анализа было получено следующее уравнении множественной регрессии:

у = 24,521- 0,041х₁- 0,017х₂- 0,010х₃- 0,089х₄- 0,053х₅+ 0,148х₆+ 0,063х₇+ 0,053х₈+ 0,677х₉- 0,155х₁₀- 0,123х₁₁- 0,257х₁₂- 0,224х₁₃

Анализ уравнения показал, что оно значимо: фактическое значение критерия F=2,175 при табличном значении 2,15 (для принятого ее уровня α = 0,05). Коэффициент множественной корреляции R = 0,856, что свидетельствует о высокой тесноте связи включенных в модель факторных показателей с удельными затратами заработной платы. Коэффициент множественной детерминации R² показывает, что вариация затрат заработной платы на гривну валовой продукции, объясняемая изменением рассматриваемых факторных показателей, составляет 73,3%. В модели имеются также коэффициенты регрессии с низкой значимостью факторов по t – критерию. Поэтому факторные показатели х₂, х₃, х₅, х₈ были исключены из дальнейшего анализа, что незначительно уменьшило коэффициент множественной корреляции, всего на 0,019. В то же время остаточная дисперсия (G²_ост) сократилась на 0,614 и значение F – критерия увеличилась, в связи с чем повысилась надежность модели. На пятом шаге анализа была получена математическая модель затрат заработной платы на гривну валовой продукции, отвечающая требованиям корреляционно-регрессионного анализа:

у = 18,079- 0,030х₁- 0,075х₄+ 0,167х₆+ 0,037х₇ + 0,657х₉- 0,148х₁₀- 0,131х₁₁- 0,214х₁₂- 0,123х₁₃

Знаки коэффициентов регрессии согласуются с теоретическими представлениями о направлении влияния факторов на соотношение средней заработной платы и производительности труда и свидетельствует о том, что с повышением уровня факторных показателей х₁, х₂, х₃, х₄, х₅, х₁₀, х₁₁, х₁₂, х₁₃ затраты заработной платы на гривну валовой продукции будут снижаться. Рост факторных показателей х₆, х₇, х₈, х₉ влечет за собой увеличение затрат заработной платы. Величина же коэффициентов регрессии дает количественную оценку (меру) изменению затрат заработной платы при изменении факторных показателей на единицу.

Для изменения относительного влияния факторов были рассчитаны частные коэффициенты эластичности, показывающие на сколько процентов изменится функция при изменении факторного показателя на 1%:

Эх₁ = -0,128; Эх₄ = 0,086; Эх₆ = 0,893; Эх₇ = 0,157; Эх₉ = 1,874;

Эх₁₀ = 0,586; Эх₁₁ = -0,291; Эх₁₂ = -0,519; Эх₁₃ = -0,155.

Полученные в результате произведенного корреляционно-регрессионного анализа данные о направлении и величине влияния факторных показателей на исследуемый процесс позволяют выбрать эффективные пути его регулирования. Исходя из величины коэффициентов эластичности, наибольший эффект в снижении затрат заработной платы предприятия отрасли получат от мероприятий, направленных на уменьшение удельного веса руководителей и служащих в численности промышленно- производственного персонала (х₉), внедрение прогрессивных методов обработки металла (х₆), сокращение текучести рабочих (х₇), повышении доли выплат по временной форме оплаты труда (х₁₀), увеличение премиальных выплат (х₁₁). Снижению затрат заработной платы будет способствовать дальнейшая механизация работ основного и вспомогательного производства (х₁, х₄) и развитие процесса кооперации (х₁₂).

Применение многофакторных моделей в анализе затрат заработной платы на производство продукции будет способствовать повышению эффективности производства.

Литература

1. Бабицькій А.Ф. Методологія аналізу економічних процесів і управління. – К.: МАУП, 2003. – 128 с.

2. Кади Дж. Количественные методы в экономике. – М.: Изд. «Прогресс», 1997. – 244 с.