Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Проблемы прогнозирования производительности труда в экономике

КурсоваяПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

В России промышленность отстает по уровню производства добавленной стоимости на одного занятого по сравнению с развитыми странами (Германия, Норвегия, Швеция, Финляндия) в 2,2−5,9 раза. В сфере услуг наименьшее отставание России по производительности труда характерно для группировки, содержащей торговлю, гостиничный и ресторанный бизнес, транспорт и связь. При этом данный агрегат также очень… Читать ещё >

Проблемы прогнозирования производительности труда в экономике (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Введение

Производительность труда характеризует результативность полезного, конкретного труда, определяющего степень эффективности целесообразной деятельности работников в течение определенного промежутка времени. Производительность труда позволяет оценить эффективность труда как отдельного работника, так и коллектива предприятия. Анализ производительности труда позволяет определить эффективность использования предприятием трудовых ресурсов и рабочего времени. Рост производительности труда означает: экономию овеществленного и живого труда и является одним из важнейших факторов повышения эффективности производства. Прогнозирование производительности труда было и остается важным направлением в экономике. Динамика данного показателя напрямую влияет на общую экономическую ситуацию страны. Зная прогнозные значения, уже можно строить модель экономической политики, направленную на улучшение благосостояния страны.

Объектом проекта является динамика производительности труда в экономике РФ за 2000;2012 гг. Предмет в данной работе — проблемы прогнозирования производительности труда в экономике.

Целью проекта является разработка прогноза динамики производительности труда с 2013;2015 года.

Для достижения данной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Рассмотреть теоретические аспекты прогнозирования производительности труда в экономике;

2. Провести ретроспективный анализ динамики уровня производительности труда РФ;

3. Разработать прогноз развития производительности труда в экономике РФ.

В качестве метода прогнозирования в данном проекте используется корреляционно-регрессионный анализ.

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ТРУДА В ЭКОНОМИКЕ

1.1 Понятие производительности труда, ее показатели Под производительностью труда понимается показатель, характеризующий его результативность, отдачу каждой единицы используемого ресурса труда Экономика труда: учеб. пособие / В. А. Вайсбурд. — М.: Издательство «Омега-Л», 2011. — 376 с. — (Высшее экономическое образование). .

Результатом труда являются товары, услуги, сервис, количество, качество, стоимость, поставка, добавленная стоимость.

В качестве ресурсов могут выступать труд, капитал, материалы, оборудование, энергия, земля, технология, информация.

Можно выделить два аспекта понимания сущности производительности труда:

1. продуктивность трудовой деятельности — соотношение количества произведенной продукции и потребовавшимися для этого затратами ресурса труда.

2. эффективность использования ресурсов — соотношение экономического результата деятельности и затрат, связанных с привлечением и использованием ресурса труда, то есть объемы выпущенной продукции или произведенных услуг на единицу затрат труда.

Различают производительность труда в масштабе общества, региона, отрасли, производительность труда на предприятии и производительность индивидуального труда отдельного работника.

Каждое предприятие отличается определенным уровнем производительности труда, который может повышаться или понижаться в зависимости от различных факторов.

Повышение производительности труда заключается в том, что доля затрат живого труда в продуктах уменьшается, а доля затрат прошлого труда — увеличивается, но при этом общая сумма труда, заключенная в каждой единице продукта, уменьшается.

На уровень производительности труда оказывает влияние величина экстенсивного использования труда, интенсивность труда, а также технико-технологическое состояние производства.

Экстенсивная характеристика труда отражает степень использования рабочего времени и его продолжительность в смену при постоянстве других характеристик. Чем полнее используется рабочее время, чем меньше простоев, непроизводительных затрат времени и чем продолжительнее рабочая смена, тем выше производительность труда.

Характеристики труда Остапенко Ю. М. Экономика труда / 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Инфра-М, 2007. — 272 с.:

1. Экстенсивная — законодательно установленная продолжительность рабочего дня и рабочей недели.

2. Интенсивная — степень напряженности рабочего дня (недели, месяца и т. д.) в единицу времени и измеряется количеством затраченной за это время энергии человека. Чем выше интенсивность труда, тем выше его производительность. Максимальный уровень интенсивности определяется физиологическими и психическими возможностями человеческого организма.

Источником роста производительности труда, который не имеет пределов, является научно-технический прогресс, технико-технологическое совершенствование производства, появление новых материалов, видов энергии и др.

Рост производительности труда на предприятиях проявляется в виде:

* увеличения массы продукции, создаваемой в единицу времени при неизменном ее качестве;

* повышения качества продукции при неизменной ее массе, создаваемой в единицу времени;

* сокращения затрат труда на единицу производимой продукции;

* изменения соотношения затрат живого и прошлого труда в сторону роста доли затрат прошлого труда при общем сокращении затрат труда;

* сокращения времени производства и обращения товаров;

* увеличения массы и нормы прибыли.

Могут быть различные комбинации указанных видов проявления роста производительности труда. Каждый из них в отдельности и в сочетании с другими свидетельствует о большом значении уровня производительности труда и ее прироста для экономики предприятий, находящихся под воздействием усиливающейся конкуренции на рынках товаров, услуг и труда.

Рост производительности труда обеспечивает предприятиям и всему общественному производству дальнейшее развитие и благоприятные перспективы, что, в конечном счете, ведет к повышению уровня жизни населения.

Показателями производительности труда служат:

1. выработка — отношение количества произведенных товаров и услуг к затраченному на их производство времени или количество единиц продукции в расчете на единицу затраченного времени.

2. трудоемкость — показывает количество затраченного времени на производство единицы продукции.

Они связаны между собой обратно пропорциональной зависимостью и выражаются формулами:

В = О/Т;

Тп =Т/О;

где В — выработка;

Тп — трудоемкость;

О — объем производства продукции (работ, услуг) в соответствующих единицах;

Т — трудовые затраты на выпуск продукции (проведение работ, выполнение услуг) в соответствующих единицах.

Следует различать:

· среднюю часовую выработку (Вчас)

· среднюю дневную выработку (Вдн)

· среднюю месячную (квартальную, годовую) выработку (Вмес) Вдн = Вчас * Ср. прод. раб. дня Вмес = Вдн * Ср. прод. раб. мес.

В масштабе экономики уровень производительности труда (выработки) в сфере материального производства определяется:

Вмат. пр. = НД/Чсп мат.пр.,

где НД — национальный доход за определенный период;

Чсп мат.пр. — среднесписочная численность персонала, занятого и сфере материального производства в течение этого периода.

В сфере услуг производительность труда (выработка) определяется отношением стоимости услуг без стоимости материальных затрат на их оказание за определенный период к среднесписочной численности персонала сферы услуг за этот же период.

1.2 Обоснование выбора метода прогнозирования производительности труда Автор курсового проекта для прогнозирования использует корреляционно — регрессионный анализ.

Преимущество этого метода состоит в том, что с его помощью можно определить степень влияния экономических явлений на динамику производительности труда.

Важнейшей целью данного анализа является изучение объективно существующих связей между явлениями. В ходе исследования этих связей можно выявить причинно-следственные зависимости между показателями, т. е. насколько изменение одних показателей зависит от изменения других показателей.

Формы проявления взаимосвязей весьма разнообразны. В качестве двух самых общих их видов выделяют В. П. Боровиков, И. П. Боровиков STATISTICA. Статистический анализ и обработка данных в среде Windows. М.: Информационно-издательский дом «Филин», 1998. — 608 с.:

1. Функциональную (полную) связь. Величине факторного признака строго соответствует одно или несколько значений функции. Достаточно часто функциональная связь проявляется в физике, химии. Примером может служить прямо пропорциональная зависимость между производительностью труда и увеличением производства продукции;

2. Корреляционную (неполную) связи. Проявляется в среднем, для массовых наблюдений, когда заданным значениям зависимой переменной соответствует некоторый ряд вероятных значений независимой переменной. Объяснить это можно сложностью взаимосвязей между анализируемыми факторами, на взаимодействие которых влияют неучтенные случайные величины. Поэтому связь между признаками проявляется лишь в среднем. При корреляционной связи каждому значению аргумента соответствуют случайно распределенные в некотором интервале значения функции.

По направлению связи бывают:

1. Прямые — зависимая переменная растет с увеличением факторного признака;

2. Обратные — рост признака сопровождается уменьшением функции.

Такие связи также можно назвать соответственно положительными и отрицательными.

Относительно своей аналитической формы связи бывают:

1. Линейные. Между признаками в среднем проявляются линейные соотношения.

2. Нелинейные. Выражается нелинейной функцией, а переменные связаны между собой в среднем нелинейно.

Существует еще одна достаточно важная характеристика связей с точки зрения взаимодействующих факторов. Если характеризуется связь двух признаков, то ее принято называть парной. Если изучаются более чем две переменные — множественной.

Указанные выше классификационные признаки наиболее часто встречаются в статистическом анализе. Но кроме перечисленных различают также непосредственные, косвенные и ложные связи. Собственно, суть каждой из них очевидна из названия. В первом случае факторы взаимодействуют между собой непосредственно. Для косвенной связи характерно участие какой-то третьей переменной, которая опосредует связь между изучаемыми признаками. Ложная связь — это связь, установленная формально и, как правило, подтвержденная только количественными оценками. Она не имеет под собой качественной основы или же бессмысленна.

По силе различаются слабые и сильные связи Еремина Н. М., Маршалова В. П. Статистика: Учебник. — М.: Финансы и статистика, 2008. Эта формальная характеристика выражается конкретными величинами и интерпретируется в соответствии с общепринятыми критериями силы связи для конкретных показателей.

В наиболее общем виде задача статистики в области изучения взаимосвязей состоит в количественной оценке их наличия и направления, а также характеристике силы и формы влияния одних факторов на другие. Для ее решения применяются две группы методов, одна из которых включает в себя методы корреляционного анализа, а другая — регрессионный анализ. В то же время ряд исследователей объединяет эти методы в корреляционно-регрессионный анализ, что имеет под собой некоторые основания: наличие целого ряда общих вычислительных процедур, взаимодополнения при интерпретации результатов и др.

Поэтому в данном контексте можно говорить о корреляционном анализе в широком смысле — когда всесторонне характеризуется взаимосвязь. В то же время выделяют корреляционный анализ в узком смысле — когда исследуется сила связи — и регрессионный анализ, в ходе которого оцениваются ее форма и воздействие одних факторов на другие.

Задачи собственно корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей и оценке факторов оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.

Задачи регрессионного анализа лежат в сфере установления формы зависимости, определения функции регрессии, использования уравнения для оценки неизвестных значении зависимой переменной.

Решение названных задач опирается на соответствующие приемы, алгоритмы, показатели, применение которых дает основание говорить о статистическом изучении взаимосвязей.

Традиционные методы корреляции и регрессии широко представлены в разного рода статистических пакетах программ для ЭВМ. Исследователю остается только правильно подготовить информацию, выбрать удовлетворяющий требованиям анализа пакет программ и быть готовым к интерпретации полученных результатов.

ГЛАВА 2. РЕТРОСПЕКТИВНЫЙ АНАЛИЗ ДИНАМИКИ УРОВНЯ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ТРУДА В РФ

2.1 Анализ динамики развития производительности труда в экономике РФ за 2000;2012 гг.

Уровень производительности труда является одним из важнейших показателей, характеризующих эффективность общественного производства. Рассмотрим динамику этого показателя за 2003;2012 гг. (табл. 1).

Таблица 1

Динамика производительности труда в экономике Российской Федерации

В целом по экономике

107,0

106,5

105,5

107,5

107,5

104,8

95,9

103,2

103,8

103,1

из неё:

Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство

105,6

102,9

101,8

104,3

105,0

110,0

104,6

88,3

115,1

98,1

Рыболовство, рыбоводство

102,1

104,3

96,5

101,6

103,2

95,4

106,3

97,0

103,5

103,1

Добыча полезных ископаемых

109,2

107,3

106,3

103,3

103,1

100,9

108,5

104,3

102,2

99,4

Обрабатывающие производства

108,8

109,8

106,0

108,5

108,4

102,6

95,9

105,2

104,7

103,6

Производство и распределение электроэнергии, газа и воды

103,7

100,7

103,7

101,9

97,5

102,1

96,3

103,0

100,3

99,7

Строительство

105,3

106,8

105,9

115,8

112,8

109,1

94,4

99,6

102,2

99,6

Оптовая и розничная торговля

109,8

110,5

105,1

110,8

104,8

108,1

99,0

103,6

102,1

105,2

Гостиницы и рестораны

100,3

103,1

108,5

109,2

108,0

109,2

86,7

101,7

99,5

101,8

Транспорт и связь

107,5

108,7

102,1

110,7

107,5

106,4

95,4

103,2

105,5

100,8

Операции с недвиж. имуществом

102,5

101,3

112,4

106,2

117,1

107,5

97,5

104,0

102,7

101,7

В целом, по экономике производительность труда в РФ за данный период имела положительную динамику. Больший прирост наблюдался в период с 2003 года по 2008 год. Существенный спад производительности труда наблюдался в 2009 году. На это повлияла общая экономическая ситуация страны. В 2008 во всем мире и в том числе в России году начался финансово — экономический кризис. Произошло падение производства, сокращение рабочих мест, что напрямую повлияло на показатель производительности труда в последующие годы.

Для дальнейшей работы автору необходимо использовать точные статистические данные по производительности труда. Но в официальных источниках (Федеральная служба государственной службы) показатель представляют лишь в темпах роста. Для анализа этого недостаточно. Возможно, трудность состоит в том, что сложно оценить производительность труда в целом по экономике. Выработка (производительность труда) — это соотношение продукции и затрат. При этом количество продукции и затраты могут быть оценены с помощью разных показателей в различных отраслях экономики, что создает трудность в сопоставлении данных в единую систему. К тому же, традиционные для отечественной практики методы измерения производительности труда, разработаны и применяются лишь в производственной сфере и не охватывают сферу услуг, а данная отрасль очень важна для России в экономическом смысле и нельзя ее оставлять без внимания.

Автор работы рассматривает производительность труда как отношение ВВП на занятого в экономике.

Мы можем наблюдать ту же ситуацию, что и по производительности труда. В целом динамика положительна, за исключением период 2009 — 2010 года (рис. 1).

На производительность труда оказывают влияние ряд факторов:

1. Уровень инфляции Макроэкономические показатели исчисляются в стоимостном выражении, поэтому их значение зависит от динамики цен, покупательной способности денежной единицы. Следовательно, увеличение или уменьшение уровня цен оказывает влияние на величину ВВП. Поэтому различают номинальный и реальный ВВП.

Номинальный ВВП — объем национального производства в ценах текущего периода, т. е. на момент производства этого объема товаров и услуг.

Реальный ВВП — показатель ВВП, скорректированный с учетом изменения уровня цен (инфляции или дефляции), измеряется в ценах базового года.

Таким образом, реальный ВВП «очищен» от влияния инфляции. Чтобы определить величину реального объема производства, нужно произвести корректировку номинального ВВП. Для определения объема производства нужно знать уровень цен, который выражается в виде индекса. Наиболее распространены индекс потребительских цен (ИПЦ) и дефлятор ВВП.

Из 224 стран мира Россия занимает 144 место по уровню инфляции (за 2012 год) Регионы России. Социально-экономические показатели. 2012: Р32 Стат. сб. / Росстат. М., 2012. 990 с. В период с 2000 по 2006 гг. уровень инфляции сокращался, затем до 2008 года наблюдалось повышение показателя (рис. 2). На сегодняшний день (за январь — октябрь 2013 года), уровень инфляции составляет 6,25%.

2. Уровень безработицы Безработица из-за простоя оборудования ведет к значительным экономическим потерям в товарах и услугах, снижается производительность. В результате — не производится определенная часть ВВП. Взаимосвязь между потерями ВВП и безработицей определяется законом В. Оукена: каждый 1% прироста безработицы сверх ее естественного уровня приводит к отставанию объема ВВП на 2,5%.

Источник: расчеты автора По графику видно, что в период с 2000;2007 гг. данный показатель в России снижался (рис. 3). Резкий рост безработицы, как последствие экономического кризиса 2008 года, наблюдался в середине 2009 года. Затем снова наблюдался спад показателя.

Источник: расчеты автора

3. Уровень средней заработной платы Уровень зарплаты непосредственно влияет на занятость: при повышении минимальной зарплаты увеличивается доля занятых в экономике страны.

В последние годы (2000;2012 гг.) в России наблюдается устойчивый плавный рост среднемесячной заработной платы (рис. 4).

Источник: расчеты автора

4. Объем инновационных товаров, работ и услуг Инновационные изделия и связанные с ними новые технологии могут использоваться во многих отраслях экономики, ускоряя их развитие. Это дает дополнительный эффект, повышая производительность общественного труда, что в свою очередь вызывает дополнительный рост ВВП. Расходы России на НИОКР составили в 2012 г. всего 1,68% ВВП, причем вклад государства составил 0,56%, а бизнеса — 1,12%. В 2003 г. государство вкладывало 0,31% ВВП, а частный сектор — 1,29% ВВП. Численность персонала, занятого исследованиями и разработками, сократилась к 2012 г. на 18,1% по сравнению с 2000 г., а по сравнению с 1992 г. — в 2 раза. По графику видно как менялся объем инновационных товаров в период с 2000;2012 гг. (Рис. 5).

5. Инвестиции в основной капитал Государство в рамках монетарной политики использует различные инструменты, для урегулирования денежной массы в обращении. Это приводит к изменению объемов инвестиций предприятий в основной капитал, и, в конечном итоге, влияет на объем ВВП.

Источник: расчеты автора Инвестиции в основной капитал в России за 9 месяцев 2013 года уменьшились на 1,4% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. За сентябрь 2013 года объем инвестиций в основной капитал составил 1 трлн. 188,2 млрд. рублей, что на 1,6% меньше показателя аналогичного периода прошлого года, но на 3,1% превышает результат предыдущего месяца. Также отметим, что по итогам 2012 года инвестиции в основной капитал увеличились на 6,7% в годовом исчислении и достигли 12 трлн. 279 млрд. рублей.

Источник: расчеты автора Безусловно, большое значение имеет изучение всех этих факторов, влияющих на уровень производительности труда. От этого зависит эффективность труда в отдельных предприятиях и во всей стране в целом. Тесная связь этих показателей друг с другом, и общее влияние на значение производительности труда дает нам возможность спрогнозировать дальнейшую динамику эффективности труда в экономике Российской Федерации.

2.2 Сценарии развития производительности труда в экономике РФ Рост производительности труда становится ключевым параметром для обеспечения устойчивого экономического роста в условиях ограничений предложения на рынке труда. На сегодняшний день уровень производительности труда в России относительно уровня США 2011 года, по данным ОЭСР, составляет 36,4% (на отработанный час). Без учета отработанных чел. часов производительность в России, по оценке составляет в 2011 году 41,5% от уровня США. В соответствии с прогнозными оценками, при форсированном варианте развития, производительность достигнет к 2030 году 90% от уровня США, в рамках инновационного — 75%, а при инерционном — составит около 64%.

Источник: http://www.economy.gov.ru/minec/main

В отраслевом разрезе уровень производительности труда определяется структурными особенностями производства, а также степенью модернизации. В экспортоориентированных отраслях отмечается относительно высокая степень внедрения современных технологий и, соответственно, относительно высокий уровень производительности труда. В отраслях, ориентированных на внутренний спрос, уровень производительности труда заметно коррелирует со сложившимся уровнем конкуренции на соответствующих рынках. Высокомонополизированные и закрытые от внешнего рынка отрасли характеризуются низким уровнем производительности (энергетика, ЖКХ и другие).

В России промышленность отстает по уровню производства добавленной стоимости на одного занятого по сравнению с развитыми странами (Германия, Норвегия, Швеция, Финляндия) в 2,2−5,9 раза. В сфере услуг наименьшее отставание России по производительности труда характерно для группировки, содержащей торговлю, гостиничный и ресторанный бизнес, транспорт и связь. При этом данный агрегат также очень неоднороден по уровню производительности в отдельных отраслях: к высокопроизводительным может быть отнесен нефтеи газопроводный транспорт, значительно ниже производительность в других отраслях сферы услуг Содружество Независимых Государств в 2011 году: статистический ежегодник. Межгосударственный статистический комитет СНГ. Москва, 2012 — 398 с.

Высокий потенциал для роста производительности существует в обрабатывающей промышленности. Так, в высокои среднетехнологичных отраслях машиностроения уровень производительности труда в 3−10 раз отстает от ведущих мировых компаний, потенциал роста к 2020 году оценивается в авиастроении в 2,9 раза, в судостроении — в 3,5 раза, в автомобилестроении — в 2,5 раза, в радиоэлектронном комплексе — более чем в 10 раз. Сравнение крупнейших российских компаний с мировыми лидерами по размеру выручки на одного работника свидетельствует о разрыве в 10 и более раз.

По планам компаний с государственным участием, которые в 2011 году разработали и приняли программы инновационного развития, в 2012;2015 гг. в среднем по всем компаниям ожидается рост производительности на 5−8% в год, что выше роста в целом по экономике. При этом лидерами роста производительности будут компании машиностроения, химической промышленности и энергетики.

Таблица 2

Рост производительности труда (по добавленной стоимости), %

2030 г. к 2010 г.

вариант 1

вариант 2

вариант 3

Всего в экономике

2,0

2,4

2,9

Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство

1,5

1,9

2,0

Рыболовство, рыбоводство

1,7

2,1

2,5

Добыча полезных ископаемых

1,9

2,1

2,4

Обрабатывающие производства

3,6

4,1

5,1

Производство и распределение электроэнергии, газа и воды

5,0

5,6

6,9

Строительство

2,5

2,8

3,5

Оптовая и розничная торговля, ремонт

2,3

2,8

3,6

Гостиницы и рестораны

1,6

2,0

2,6

Транспорт и связь

1,6

2,0

2,1

Финансовая деятельность

3,0

3,7

4,3

Образование, здравоохранение

1,5

1,8

2,2

В цементной промышленности текущая производительность труда в 4,5−6,5 раза ниже зарубежных компаний, рост к 2030 году может составить 3,5−4 раза. В стекольной отрасли производительность труда в 1,8−2,5 раза ниже уровня производительности зарубежных компаний. Потенциал роста к 2030 году оценивается на уровне 2,5−3,5 раза.

Текущая производительность труда у ведущих российских металлургических компаний в 2−5 раз ниже аналогичных показателей зарубежных компаний. Рост производительности труда к 2020 году может составить 1,3−1,5 раза, к 2030 году — 2−2,1 раза.

Рост производительности труда в торговле и некоторых других отраслях будет обеспечен переходом на новые формы производства (интернет-торговля, другие виды электронных услуг).

производительность труд экономика россия ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА ПРОГНОЗА РАЗВИТИЯ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ТРУДА В ЭКОНОМИКЕ РФ

3.1 Построение прогнозной модели и расчет прогнозного значения производительности труда Автор проанализировал в пункте 2.1 данного курсового проекта прогнозное значение и факторы, влияющие на него. На основе этих данных проведен корреляционно — регрессионный анализ. Первым этапом анализа было построение прогнозной модели:

Таблица 3

Прогнозная модель

Y

X1

X2

X3

X4

X5

112 272,9

20,1

10,6

2223,4

154 682,4

137 333,9

18,8

3240,4

181 826,1

162 477,1

15,06

7,9

4360,3

199 100,9

11,99

8,2

5498,5

389 018,5

252 934,4

11,74

7,8

6739,5

435 122,2

316 214,3

10,91

7,1

8554,9

389 152,7

7,1

10 633,9

777 458,1

469 794,7

11,87

13 593,4

958 928,7

13,28

6,2

17 290,1

559 097,6

8,8

8,3

18 637,5

662 177,7

8,78

7,3

20 952,2

787 499,9

6,1

6,5

23 369,2

874 955,5

6,58

5,5

26 628,9

Y — производительность труда (ВВП на занятого), руб.;

X1 — уровень инфляции, %;

X2 — уровень безработицы, %;

X3 — среднемесячная начисленная заработная плата, руб.;

X4 — объем инновационных товаров, работ, услуг, млн. р;

X5 — объем инвестиций в основной капитал, млн. р.

Второй этап корреляционно — регрессионного анализа — построение матрицы коэффициентов парной корреляции:

Таблица 4

Матрица коэффициентов парной корреляции

Y

X1

X2

X3

X4

X5

Y

X1

— 0,816

X2

— 0,748

0,735 126 881

X3

0,996

— 0,81 396 685

— 0,719

X4

0,942

— 0,75 539 141

— 0,726

0,924

X5

0,996

— 0,77 483 933

— 0,742

0,995

0,932 738

Анализируя матрицу коэффициентов парной корреляции можно отметить, что существенное влияние на зависимую переменную оказывают все факторы (связь больше 0,4). Необходимо исключить из модели одновременное присутствие тех факторов, связь между которыми больше 0,8. Остаются следующие модели:

y=f (x1;x2);

y=f (x1;x4);

y=f (x1;x5);

y=f (x2;x3);

y=f (x2;x4);

y=f (x2;x5).

Из всех моделей выбираем наиболее интересную связь. Для решения данной задачи автор выбирает модель, включающую факторы Х2 и Х5.

Далее производим проверку качества описания взаимосвязи с помощью линейного уравнения при const=1.

Таблица 5

Регрессионная статистика

Множественный R

0,996

R-квадрат

0,992

Нормированный R-квадрат

0,991

Стандартная ошибка

24 161,750

Наблюдения

Модели с коэффициентом детерминации выше 80% можно признать достаточно хорошими. Чем ближе значение коэффициента к 1, тем сильнее зависимость. В этом примере коэффициент детерминации модели — R2=0,992.

Таблица 6

Дисперсионный анализ

df

SS

MS

F

Значимость F

F табличное

t табличное

Регрессия

7,719

3,85 952

661,11

2,38 291

3,982 297

2,201

Остаток

583 790 617,2

Итого

7,777

Коэфф.

Станд. ошибка

t-статистика

P-Значение

Нижние 95%

Верхние 95%

Нижние 95,0%

Верхние 95,0%

Y-пересечение

85 200,77

69 285,761

1,229 701 099

0,247

— 69 177,51

239 579,07

— 69 177,519

239 579,072

X2

— 3733,652

7586,088

— 0,492 170 966

0,633

— 20 636,51

13 169,205

— 20 636,510

13 169,205

X5

0,64 512

0,003

24,2 699 143

3,547

0,059

0,070

0,585 296

0,704 946

Уравнение имеет вид:

у=85 200,77−3733,65×2+0,065×5.

Проверка качества описания взаимосвязи с помощью линейного уравнения при const=0.

Таблица 7

Регрессионная статистика

Множественный R

0,999

R-квадрат

0,998

Нормированный R-квадрат

0,907

Стандартная ошибка

24 717,851

Наблюдения

Коэффициент детерминации модели — R2=0,998.

Таблица 8

Дисперсионный анализ

df

SS

MS

F

Значимость F

F табличное

t табличное

Регрессия

3,1

1,551

2538,272

2,93 688

3,98 229

2,201

Остаток

6,72

610 972 162,8

Итого

3,11

Коэфф.

Станд. ошибка

t-статистика

P-Значение

Нижние 95%

Верхние 95%

Нижние 95,0%

Верхние 95,0%

Y-пересечение

#Н/Д

#Н/Д

#Н/Д

#Н/Д

#Н/Д

#Н/Д

#Н/Д

X2

5448,601

1369,363

3,979

0,002

2434,653

8462,54

2434,653

8462,54

X5

0,0672

0,002

43,772

1,08

0,064

0,70 630

0,064

0,7 063

Уравнение имеет вид:

у=5448,601×2+0,0677×5.

Для практического использования моделей регрессии большое значение имеет их адекватность — соответствие фактическим статистическим данным, поэтому необходимо провести проверку. При этом выясняется насколько вычисленные параметры характерны для отображения комплекса условий: не являются ли полученные значения параметров результатами действия случайных причин.

Если tстат > tкр, то полученное значение коэффициента парной корреляции признается значимым.

Линейное уравнение при const=1:

Таблица 9

Критерий Стьюдента

Фактор

tстат

tкр

Значимость

Х2

— 0,4 921 709

2,20 098

несущественна

Х5

24,26 991

2,20 098

существенна

Проверим значимость коэффициента детерминации, используя F_критерий Фишера.

Таблица 10

Критерий Фишера

Fрасч

Fкр

Уравнение регрессии

661,11

3,9822

адекватно

Таким образом, модель объясняет 99,2% общей дисперсии признака Y, но фактор Х5 имеет несущественную значимость.

Линейное уравнение при const=0:

Таблица 11

Критерий Стьюдента

Фактор

tстат

tкр

Значимость

Х2

3,97 893 158

2,20 098

существенна

Х5

43,77 248 822

2,20 098

существенна

Проверим значимость коэффициента детерминации, используя F_критерий Фишера.

Таблица 12

Критерий Фишера

Fрасч

Fкр

Уравнение регрессии

2538,272

3,9822

адекватно

Таким образом, модель объясняет 99,7% общей дисперсии признака Y. Это указывает на то, что подобранная модель является адекватной. При дальнейшем решении используется эта модель.

Переходим к следующему этапу решения задачи — расчет значений тренда и прогнозного значения показателя.

Таблица 13

Расчет значений тренда

Y

X2

X5

Утренд.

Уфакт.-Утренд.

(Уфакт.-Утренд.)/Уфакт.

112 272,9

10,6

135 825,8

23 552,95

0,209

137 333,9

149 853,1

12 519,21

0,091

162 477,1

7,9

161 125,2

1351,883

0,008

199 100,9

8,2

7935,917

0,0399

252 934,4

7,8

18 479,37

0,073

316 214,3

7,1

280 629,4

35 584,93

0,113

389 152,7

7,1

355 596,6

33 556,09

0,086

469 794,7

482 678,5

12 883,78

0,027

6,2

622 149,6

40 810,6

0,070

559 097,6

8,3

579 616,3

20 518,66

0,037

662 177,7

7,3

652 965,2

9212,481

0,014

787 499,9

6,5

757 464,1

30 035,78

0,038

874 955,5

5,5

872 079,3

2876,249

0,003

Получаем прогнозные значения производительности труда на период с 2013 до 2015 гг.

Средняя относительная ошибка равна 6,24%. Так как она составляет менее 10%, значит прогноз абсолютно точен в рамках используемого метода.

Таблица 14

Прогнозные значения показателя

Производительность труда (прогноз)

866 035,91

929 583,87

993 131,82

3.2 Верификация прогноза По полученному прогнозу можно сделать следующие выводы: в 2013 году наблюдается спад производительности труда, хоть и небольшой — на 0,7% (к 2012 г). В 2014 значение производительности труда увеличиться в сравнении с предыдущем годом на 7,3%, с 2012 г — на 6,7%. Для данного показателя в 2015 году также будет характерен рост — на 6,8% к предыдущему году и на 13,9% к 2012 году. Важно учесть, что прогноз производительности труда автором базировался на двух факторах, влияющих на этот показатель: уровень безработицы и инвестиций в основной капитал.

Согласно прогнозу социально-экономического развития Российской Федерации на 2013 год и плановый период 2014;2015 годов, предоставленному министерством экономического развития РФ, в целом рост производительности труда в умеренно-оптимистичном варианте за 2013;2015 годы составит 14,5% (среднегодовой темп 4,6%), тогда как в консервативном он не превысит 11% (среднегодовой темп 3,5%). В третьем целевом варианте предполагается, что не только крупные компании с участием государства, но и массовый частный бизнес сможет значительно повысить производительность труда. В этом случае производительность труда в российской экономике возрастет в 2013;2015 годах на 18,4% (около 6% в год в 2013;2015 годах) и относительная конкурентоспособность улучшится.

Рис 9. Прирост производительности труда и заработной платы, %. Источник: http://www.economy.gov.ru/minec/main

Полученные прогнозные значения производительности труда в работе показывают нам, что данный показатель к 2015 году возрастет примерно на 14% (в сравнении с 2012 г.). Прогноз автора, в этом случае, почти совпадает с умеренно — оптимистическом вариантом прогноза развития производительности труда, предоставленным министерством РФ (на 14,5%).

Сравнение крупнейших российских компаний с мировыми лидерами по размеру выручки на одного работника свидетельствует о разрыве в 10 и более раз. Поэтому такие темпы роста производительности труда не позволят значительно сократить разрыв с развитыми странами.

Для преодоления существующих производственных ограничений основным фактором должно стать существенное наращивание инвестиционного потенциала, в том числе быстрое улучшение производственной и транспортной инфраструктуры, обеспечивающих рост производительности труда. Умеренно-оптимистичный вариант предполагает существенное улучшение бизнес — среды, при котором инвестиции становятся одним из основных факторов экономического роста. Постепенное восстановление внешних рынков, как товарных, так и капитальных, наряду с интенсивным проведением реформ по улучшению инвестиционного климата должно создать условия для возврата тенденций притока капитала в 2013;2015 гг. и обеспечить относительно благоприятную картину роста эффективности экономики в целом.

Росту производительности труда может поспособствовать разработка компаниями специальных программ развития и увязка размеров вознаграждения руководящего состава с достижением запланированных параметров повышения эффективности.

Необходимо внедрение программ в компании, которые будут включать в себя мероприятия по модернизации производства, по повышению квалификации персонала. Важно стимулировать предприятия участвовать в формировании технологических платформ, что в свою очередь поспособствует улучшению взаимодействия между бизнесом и сектором образования и науки и, в итоге, в более долгосрочной перспективе — повышению эффективности труда и конкурентоспособности экономики РФ.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Целью курсового проекта являлась разработка прогноза динамики производительности труда. Для ее достижения были решены ряд задач.

В первой главе автор рассмотрел теоретические аспекты прогнозирования производительности труда в экономике: понятие производительности труда, разбор ее показателей, а также дано обоснование выбора корреляционно — регрессионного анализа, как метода прогнозирования, освещены его преимущества и недостатки.

Вторая глава содержит ретроспективный анализ развития производительности труда экономики в РФ, а также анализ факторов, оказывающих влияние на данный показатель:

— уровень инфляции;

— уровень безработицы;

— среднемесячная начисленная заработная плата;

— объем инновационных товаров, работ, услуг;

— объем инвестиций в основной капитал.

На основе этих статистических данных в третьей главе описаны результаты проведенного корреляционно — регрессионного анализа производительности труда. В результате решения задачи были получены прогнозные значения показателя: к 2015 ожидается рост производительности труда на 13,9% (к 2012 г.).

Средняя относительная ошибка равна 6, 24% - это значит, что в рамках используемого метода прогноз является точным.

Полученный прогноз схож с умеренно — оптимистическим вариантом прогноза развития производительности труда, предоставленным министерством РФ (на 14,5%).

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

:

1. Алиев И. М., Горелов Н. А., Ильина Л. О. Экономика труда. — М.: Юрайт, 2012. — 672 с.

2. Боровиков В. П., И. П. Боровиков STATISTICA. Статистический анализ и обработка данных в среде Windows. М.: Информационно-издательский дом «Филин», 1998. — 608 с.

3. Еремина Н. М., Маршалова В. П. Статистика: Учебник. — М.: Финансы и статистика, 2008.

4. Индикаторы инновационной деятельности: 2013: статистический сборник. — Москва: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», 2013. — 472 с.

5. Любушин Н. П., Лещева В. Б., Дьякова В. Г. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия. Учеб. Пособие. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. — 471 с.

6. Остапенко Ю. М. Экономика труда / 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Инфра-М, 2007. — 272 с.

7. Прогноз долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2030 года

8. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2012: Р32 Стат. сб. / Росстат. М., 2012. 990 с.

9. Содружество Независимых Государств в 2011 году: статистический ежегодник. Межгосударственный статистический комитет СНГ. Москва, 2012 — 398 с.

10. Улицкая И. М. Организация, нормирование и оплата труда на предприятиях транспорта. — М.: Горячая Линия — Телеком, 2005. — 388 с.

11. Экономика предприятия: Учебник / под ред. проф. О. И. Волкова. — 2-е изд., переработанное и дополненное — М.: ИНФРА — М, 2000 г. — 547с.

12. Экономика труда: учеб. пособие / В. А. Вайсбурд. — М.: Издательство «Омега-Л», 2011. — 376 с.

Показать весь текст
Заполнить форму текущей работой