Анализ оплаты труда и доходов работников предприятия на примере ООО "Стройсервис"

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

Задачами регрессионного анализа являются выбор типа модели (формы, связи), установление степени влияния независимых переменных на зависимую и определение расчетных значений зависимой переменной (функции регрессии).

Мы провели корреляционно-регрессионный анализ при помощи программы MS DOS “Stat”. Результаты получили в виде распечаток.

Сначала проводим корреляционный анализ. За результативный признак берем зарплату рабочих. А факторные признаки следующие: - стаж работы, - возраст.

При проведении корреляционного анализа получена следующая матрица:

Таблица 8

Анализируя данную матрицу, приходим к выводу, что все парные коэффициенты удовлетворяют неравенствам Rxjy > Rxjxk и Rxky > Rxjxk.

- 0,9888 - связь между зарплатой и стажем работы тесная, прямая;

- 0,9943 - связь между зарплатой и возрастом работающих тесная, прямая;

- 0,9863 - связь между факторными признаками тесная.

Теперь проведем анализ при помощи однофакторной регрессии.

Дана линейная зависимость:

Y = A0+A1*X

где Y - зарплата, тыс. руб. X - стаж работников.

Уравнение принимает вид:

Y = -918,011339 + 1,423463*X

Характеризуем данное уравнение:

A0 = -918,011339 - свободный член, характеризации не подлежит;

A1=1,423463 - коэффициент чистой регрессии при одном факторе говорит о том, что увеличение стажа приводит к увеличению зарплаты на 1,42 тыс. руб.

Данное уравнение значимо. Для оценки значимости коэффициента корреляции применим F - критерий Фишера. Его фактическое значение определяется:

где m - число параметров уравнения.

Fr сравниваем с критическим значением Fk, который определяем по таблице F - критерия, учитывая принятый уровень значимости L (у нас L = 5%) и числа степеней свободы =m-1 и = n-m. Если Fr > Fk, то коэффициент корреляции существенный.

В данном случае Fr = 614,704, Fk = 4,584, следовательно, коэффициент корреляции существенный.

Коэффициент множественной корреляции высокий - 0.988803, значит связь между результативным и факторным признаками тесная.

Средняя ошибка аппроксимации используется для оценки адекватности уравнения регрессии. В нашем случае она равна 22,409548.

Теперь проведем анализ при помощи многофакторной регрессии.

Линейное уравнение:

Y=A0+A1*X2+...+An*Xn=P(A),

где Y - зарплата; X1 - стаж работников; X2 - возраст работников.

A0 = -242,799732 - условное начало, не характеризуется;

A1 = 0,432267 - коэффициент чистой регресс при первом факторе свидетельствует, что при изменении стажа зарплата увеличивается на 0,43 тыс. руб., при условии, что другие факторы постоянны;

A2 = 0,579873 - коэффициент чистой регресс при втором факторе показывает, что при увеличении возраста зарплата увеличивается на 0,57 тыс. руб.

Таким образом, уравнение многофакторной регрессии примет вид:

Y = -242,799732 + 0,432267*X1 + 0,579873 *X2.

Охарактеризуем его:

Уравнение значимо. Коэффициент множественной корреляции равняется 0,995490, что говорит о тесной связи между результативным и факторным признаками. Коэффициент детерминации равен 0,91001, следовательно, включенные в уравнение связи объясняют 99,1001% вариации результативного признака. Коэффициент Фишера (при 5%) Fr = 715,797, а Fk = 3,828. можно сделать вывод, что условие Fr > Fk выполняется, следовательно, коэффициент множественной корреляции значим. Средняя ошибка аппроксимации, дающая характеристику адекватности уравнения регрессии, равняется 5,66561.

3. Прогнозирование оплаты труда и доходов работников на примере предприятия ООО “Стройсервис”

Исследование динамики оплаты труда и доходов работников, выявление и характеристика основной тенденции развития и моделей взаимосвязи дают нам основание для прогнозирования - определения будущих размеров уровня зарплаты и доходов.

Применение прогнозирования предполагает, что закономерность развития, действующая в прошлом (внутри ряда динамики), сохранится и в прогнозируемом будущем, т. е. прогноз основан на экстраполяции.

Экстраполяцией называется нахождение уровней за пределами изучаемого ряда, продление ряда на основе выявленной закономерности изменений уровней в изучаемый отрезок времени.

Теоретической основой распространения тенденции на будущее является известное свойство социально - экономических явлений, называемое инерционностью. Применение экстраполяции в прогнозировании базируется на следующих предпосылках:

1. развитие исследуемого явления в целом следует описывать плавной кривой;

2. общая тенденция развития явления в прошлом и настоящем не должна претерпевать серьёзных изменений в будущем.

В зависимости от того, какие принципы и исходные данные положены в основу прогноза, выделяют следующие элементарные методы экстраполяции: среднего абсолютного прироста, среднего темпа роста и экстраполяцию на основе выравнивания рядов по какой - либо аналитической формуле.

Прогнозирование по среднему абсолютному приросту может быть выполнено в том случае, если есть уверенность считать общую тенденцию линейной, т. е. метод основан на предположении о равномерном изменении уровня (под равномерностью понимается стабильность абсолютных приростов).

Для нахождения интересующего нас аналитического выражения тенденции на любую дату t необходимо определить средний абсолютный прирост и последовательно прибавить его к последнему уровню ряда столько раз, на сколько периодов экстраполируется ряд, т. е. экстраполяцию можно сделать по следующей формуле:

где - экстраполируемый уровень; (I + t) - номер этого уровня (года); I - номер последнего уровня (года) исследуемого периода, за который рассчитан ; t - срок прогноза (период упреждения); - средний абсолютный прирост.

Сделаем прогноз по оплате труда на 2004- 2008года. Для этого используем уравнение, полученное по прямой:

= 104,3+8,2t.

Таблица 9. Прогнозирование значения оплаты труда (ООО “Стройсервис”)

Из данной таблицы можно сделать вывод, что средняя годовая сумма оплаты труда увеличится с 128,9 тыс. руб. до 161,7 тыс. руб.

Заключение

На примере предприятия ООО “Стройсервис” мы провели экономико-статистический анализ оплаты труда и доходов работников.

В первой части, давая общую характеристику предприятия, мы выяснили, что за три анализируемых года произошли изменения в объеме производства, подешевели основные производственные фонды, подорожали оборотные производственные фонды. Общая численность работников не изменилась, но происходили движения по выбытию и приходу внутри численности. Произошло некоторое уменьшение выручки от продажи и, как следствие, некоторые колебания в балансовой прибыли.

Таким образом, по представленным данным первой части можно сделать вывод, что предприятие на протяжении данных трех лет функционировало довольно успешно и, несмотря на некоторый упадок 2002 года, смогло увеличить свои объемы производства, хотя к прежним еще и не вернулось.

Во второй части нами были рассмотрены оплата труда и доход. По проведенным операциям мы можем сделать вывод, что заработная плата данного предприятия напрямую зависит о выручки, получаемой о реализации продукции, производящейся на данном производстве. Т. е. так как происходили значительные колебания в объеме производства, они отражались, соответственно, и на зарплате и доходе. Все эти колебания и изменения были изучены нами при помощи различных методов и приемов.

В третьей части нами был представлен прогноз развития оплаты труда и доходов работников. Из данного прогноза можно сделать вывод, что оба экономико-статистических показателя за следующие пять лет увеличатся.

В заключении хочется сказать, что данные выводы являются положительными как для управляющего предприятием, так и для самих работников.

трудовой экономический производственный

Список использованных источников

1. Гусаров В.М. Статистика: Учеб. пособие для вузов. - М.: ЮНИТА - ДАНА, 2001. - 463с.

2. Курс социально-экономической статистики: Учебник для вузов / Под ред. проф. М.Г. Назарова. - М.: Финстатинформ, ЮНИТА - ДАНА, 2000. - 771с.

3. Статистика: Учебное пособие / Харченко Л.П., Долженкова В.Г., Ионин В.Г. и др.; Под ред. канд. экон. наук В.Г. Ионина. - Изд. 2-е, перераб. и доп. - М.: ИНФРА - М, 2001. - 384с.

Размещено на Allbest.ru