Поэтому анализируют, как объясняющая (ие) переменная (ые) влияет (ют) на зависимую переменную «в среднем». Функция f (x) называется функцией регрессии Y на X, если она описывает поведение условного среднего значения зависимой переменной Y (при условии, что значения объясняющей (их) переменной (ых) зафиксированы) [2]. Зависимость такого типа, выражаемая соотношением:, где x — независимая (объясняющая) переменная (регрессор), Y — зависимая (объясняемая) переменная (отклик). Зависимость двух случайных величин является парной регрессией. А зависимость нескольких переменных, выражаемая функцией, называют множественной регрессией. Оценку влияния факторов проведем на основе корреляционно-регрессионного анализа с применением Excel (Пакет анализа — Анализ данных). Исходные данные представлены в табл. 6. Таблица 6Исходные данные для анализа производительности труда
НГДУПроизводительность труда, м/чел.Среднесписочная численность работников, чел. YXНГДУ г. Октябрьский1 633 621НГДУ Сургутнефть1 854 970НГДУ Быстринскнефть1 803 447НГДУ Федоровскнефть1 644 226НГДУ Арланнефть2 066 885НГДУ Ямашнефть1 786 758НГДУ Уфанефть2 103 691
Предполагая, чтозависимостьпроизводительности труда (м/чел.) исреднесписочной численности работников (чел.) образуютлинейнуюзависимостьпроведеманализ (табл.
7).Корреляционный анализ позволяет сделать вывод о том, что коэффициентмножественнойкорреляцииR=0,49показывает слабую связьмежду производительностью труда и среднесписочной численностью. Коэффициентмножественнойдетерминации (R-квадрат)
показывает, чтодолявлияниянезависимого фактора на производительность труда составляет лишь 24%.Спомощьюдисперсионногоанализаоценимуравнениемножественнойрегрессиивцелом.ТаккакнаблюдаемоезначенияF-критерия>табличногозначениеF-критерия (значимостьF), то гипотеза о незначимости коэффициентов регрессии отклоняетсяиделаетсявыводотом, чтоуравнениерегрессиивцеломимеетстатистическоезначение. Этозначит, чтовзаимосвязьмеждупеременныминеслучайна. Таблица 7.Анализ влияния факторов производительности труда и среднесписочной численности
Регрессионная статистика
Множественный R0,49R-квадрат0,24Наблюдения7Дисперсионный анализ dfSSMSFЗначимость FРегрессия1170,84 170,840,550,53Остаток51 882,59376,52Итого62 053,43 Коэффициенты
Стандартная ошибкаt-статистикаP-Значение
Нижние 95%Верхние 95%Y-пересечение161,8626,866,190,0097,26 235,36Среднесписочная численность работников, чел.
5,46 430,010,670,53−0,010,02Спомощьюt-критерия
Стьюдентасравниваемс (значимостьt), длявсехпризнаков. Таккакабсолютныезначения для коэффициентов при переменных: доля расходов домохозяйств, доля инвестиций и инфляция tнабл.>своих
Р-значений, приэтомнаибольшеезначениеtсредифакторовимеетдолярасходовдомохозяйствнаконечноепотребление, то данные коэффициенты признаются статистически значимыми. Так как tнабл. для коэффициента при переменной индекс потребительских цен <�Р-значение, то данный коэффициент не имеет статистического значения. Итак, полученноеуравнениерегрессииимеетвид:.Полученноеуравнениерегрессиипоказывает, чтоприувеличениисреднесписочной численности работников (х) на1чел., производительность труда увеличится в среднемна5,4643 м./чел.Рис. 2. Зависимость производительности труда и среднесписочной численности работников
Регрессионный анализ позволяет определить меру интенсивности направленного влияния факторов при формировании уровня производительности труда в конкретных условиях места и времени. Вначале устанавливается тип и вид функции уравнения связи. Конкретное выражение формы связи зависит от характера объективно существующей зависимости исследуемых явлений, т. е. определяется материальной природой объекта.
4. Учет затрат и выбор единиц рабочего времени при вычислении показателей производительности труда
Затраченный на производство продукции труд измеряется отработанным временем, поэтому необходимо знать содержание показателей отработанного времени, способы их определения и единицы измерения. Рабочая сила- часть физически развитого населения, занятого в сферах экономической деятельности. Состав работников изучают в двух направлениях:
в зависимости от участка, на котором работники заняты;
— в зависимости от функций, выполняемых работниками. В зависимости от участка работы работников делят на две группы:
персонал основной деятельности (промышленно-производственный персонал — ППП);
— персонал непромышленного характера. В зависимости от выполняемых функций различают:
рабочие;
— ученики;
— инженерно-технические работники (ИТР);
— служащие;
— младший обслуживающий персонал (МОП);
— работники охраны (ВОХР).Одна из категорий учета РС — это численность работников. К абсолютным показателям численности работников относят: списочная численность работников (); явочная численность (); численность фактически работающих (). К средним показателям численности работников относят:
средняя списочная численность, где — сумма явок на работу, человеко-дней;
неявок на работу, человеко-дней;
длительность периода;
явочная численность, где — длительность рабочего периода;
численность фактически работающих. В настоящее время в качестве основного показателя, используемого приоценке выполнения плана и изучения динамики производительности труда, служит средняя выработка на одного работника ППП. Время, затраченное рабочими, можно учитывать в различных единицах, поэтому при определении производительности труда возникает вопрос: на какуюединицу времени следует определять уровень производительности труда. Наименьшей единицей рабочего времени являетсячеловеко-час.В зависимости от того, что стоит в знаменателе (затраты труда), статистика различает среднегодовую выработку: (только для рабочих); (как для рабочих, так и в целом по предприятию).Между этими показателями существует взаимосвязь: (кол-во часов в смену); (фонд рабочих дней);.В этом случае уровень производительноститруда определяют без учета потерь рабочего времени. Рассмотрим применение данной методики на примере ОАО Газпром (табл. 8).Таблица 8Использование трудовых ресурсов предприятия ОАО Газпром за 2009;2010 гг. Показатели2009год2010год
Отклонение1. Среднесписочная численность рабочих 868 919 512
Отработано за год одним рабочим, тыс.: — дней (Д) — часов (Ч)238,21 879,3237,21 888,1−18,83. Средняя выработка, млн. руб./чел4,9976,6621,67Выработка2010 (отчетного) года составляла: руб./час; руб./дней; руб./год.Выработка 2009 (базисного) года составляла: руб./час; руб./дней; руб./год
Таким образом динамика выработки, т. е. снизилась на 25%;, т. е. увеличилась на 34%;, т. е. снизилась на 21%.Для того чтобы ответить на вопрос, как использовалось РВ в часах за смену, нужно применить формулу:, т. е. в среднем рабочее время за смену в часах в 2010 г. по сравнению с 2009 г. увеличилось на 78%, следовательно, внутренние потери рабочего времени снизились 22%. Таким образом, чем крупнееединица рабочего времени, принимаемая в расчет приопределении средней выработки, тем больше она охватывает факторов, характеризующих влияние использования рабочего времени на уровень и динамику производительности труда. Заключение
Таким образом, в работе были рассмотрены основные вопросы статистического анализа производительности труда на основе основных нефтегазодобывающих предприятий России. Основным вопросом остается определение возможности дальнейшего повышения, выявления резервов и факторов роста. Факторы роста производительности труда — это первопричины, от влияния которых зависят ее уровень и динамика. А именно:
1. Повышение технического уровня производства.
2. Совершенствование управления производством.
3. Повышение норм выработки и увеличение зон обслуживания.
4. Сокращение потерь рабочего времени.
5.Корректировка численности персонала при росте производства;
6. Различные факторы отрасли. Так речь в работе идет о бурении скважин, то основными (факторами) повышенияпроизводительности труда являются:
расширение производства и повышение качества долот, забойныхгидравлических двигателей, бурильных и обсадных труб;
— сокращение организационных простоев в период бурения, вызывающихпотери рабочего времени;
— развитие автоматизированной системы управления технологическими процессами бурения скважин;
— снижение аварийности, возникающей врезультате нарушения технологической дисциплины;
Значительный рост производительности труда будет достигнут учитываю комплекс внедрения ииспользования выше перечисленных факторов. Список используемой литературы
Диденко Т. В. Расчет и анализ производительности труда на предприятиях нефтяной, газовой и нефтеперерабатывающей промышленности, М., 1983 г ;Годовая отчетность ОАО «Сургутнефтегаз» ;
http://www.surgutneftegas.ru/Гусаров В. М. Статистика: Учебное пособие для ВУЗов — М: ЮНИТИ-ДАНА, 2001
Диденко Т.В., Колядов Л. В., Тарасенко П. Ф. Статистика: Учебное пособие. — М.: Изд-во «Нефть и газ» РГУ нефти и газа им. И. М. Губкина, 2007
Общая теория статистики: Учебник для студ. вузов/ И. И. Елисеева, М. М. Юзбашев; Под общ. ред.
И. И. Елисеевой. — 5-е изд., перераб. и доп. ;
М.: Финансы и статистика, 2004.-655 с. Практикум по теории статистики: Учеб. пособие. / Р. А. Шмойлова, В. Г. Минашкин, Н. А. Садовникова; под ред. Р. А. Шмойловой. — 3-е изд. Феникс, 2009.-416 с. Российский статистический ежегодник: Стат.
сб. — М.:Росстат, 2010. — 806 с. Россия в цифрах. — Статистический сборник Госкомстата РФ — М.: Госкомстат, 1993;2011г.
г. Статистика в рыночной экономике: Лугинин О. Е. — Изд. 2-е, доп. и перераб. — Ростов н/д: Феникс, 2006
Статистика: теория и практика в Excel: Учеб. пособие/В.С. Лялин, И. Г. Зверева, Н. Г. Никифорова. Феникс, 2010.-448 с. Симчера В. М. Учебное пособие по статистике — М: ЗАО «Финстатинформ», 1999
Теория статистики: Практикум/ Г. Л. Громыко. — 3-е изд., доп. и перераб. — М.: ИНФРА-М, 2004.-205 с. — (
Высшее образование).Теория статистики: Учебник/Под ред. Шмойловой Р. А. — М.: Финансы и статистика, 2004. -
656 с. Федеральное агентство государственной статистики РФ. — www.gks.ru.Нефтяная промышленность России
