Решение задач по анализу использования трудовых ресурсов

Обобщенные сведения о видах и порядке проведения анализа по использованию трудовых ресурсов представлены в табл. 12.

Т а б л и ц а 12.

При проведении экономического анализа иногда необходи­мо рассчитать статистические показатели. Особенно полезным является их применение при анализе использования фонда ра­бочего времени и фонда заработной платы. Ниже представлены определения и формулы для расчета статистических показа­телей:

1) X_min – минимальное значение в исследуемой совокупнос­ти значений;

2) Х_mах – максимальное значение в исследуемой совокупно­сти значений;

3) R = X_max – X_min – размах вариации, разность максималь­ного и минимального значений;

4) мода – значение показателя, которое из всех значений исследуемой совокупности встречается наиболее часто (совокуп­ности бывают модальными, бимодальными, мультимодальными и безмодальными);

5) медиана – значение показателя, которое делит исследуе­мую совокупность на две равные части, в каждой из которых количество членов одинаковое;

6) – средняя взвешенная величина;

7) – среднеквадратическое отклонение;

8) коэффициент вариации (если больше 0,33, то совокупность нельзя назвать однородной);

9) ,

где As – коэффициент асимметрии, характеризующий степень асимметрии распределения, являющейся одной из важнейших аналитических характеристик

n - количество распределений в совокупности.

Чем больше As, тем менее симметрично распределение ве­личин. Некоторое распределение симметрично, если As равно нулю;

10)

Величина распределения данных характеризуется показателем эксцесса Е_х. Для нормального распределения Е_х = 0. Боль­шой положительный эксцесс означает, что в совокупности дан­ных есть слабо варьирующее по данному признаку «ядро» окруженные редкими, сильно отстоящими от него значениями. Большое отрицательное значение показателя эксцесса говорит об отсутствии такого «ядра».

Используя нижеприведенные показатели (табл. 13) можно проводить анализ средних значений, выявлять наиболее повто­ряющиеся, величину отклонения исследуемых показателей раз­брос значений.

П р и м е р 6

Проанализируем фонд заработной платы по группам сотруд­ников и подразделениям (курсивом отмечены исходные данные).

Прежде всего рассчитаем недостающие данные: удельный вес категории персонала в подразделении (например, Уд_{подр. 1 руковод} = ) и на предприятии (Уд_{руковод} = ).

Т а б л и ц а 13.

Средняя заработная плата в подразделении 1 рассчитывается следующим образом:

4 · 0,0755 + 8,2 · 0,717 + 5,4 · 0,0755 + 10 · 0,0943 + 12 · 0,0377 = 7,9845.

Аналогично рассчитывается средняя заработная плата в под­разделении 2 и по всему предприятию.

Наибольший удельный вес на предприятии принадлежит ка­тегории технического персонала. Наибольшая заработная плата – у специалистов и руководителей (однако их удельный вес не­большой – 9,3 и 4,65% соответственно), наименьшая – у обслу­живающего персонала (6,98%). В подразделении 2 средняя зара­ботная плата ниже, хотя здесь работают 59% сотрудников предприятия.

Рассчитаем статистические показатели по заработной плате и обоснуем полученные результаты (табл. 14).

Т а б л и ц а 14.

Показатель эксцесса и коэффициент асимметрии не были рассчитаны. Однако стоит учесть, что сильная асимметрия рас­пределения заработной платы объяснялась бы значительной до­лей высоких зарплат и здесь следовало бы рассмотреть соотно­шение удельного веса категории персонала и средней заработной платы по этой категории, определить наличие дисбаланса. Ве­личина эксцесса свидетельствует о крутизне распределения, но если у большинства сотрудников заработная плата близка к ме­дианной, значит, в данной совокупности нет сильно варьирую­щего «ядра», крутизна распределения небольшая.