Эффективность использования трудовых ресурсов в аграрном секторе региональной экономики (на примере Орловской области)

ПОДЕЛИТЬСЯ С ДРУЗЬЯМИ
Авторы


кандидат экономических наук, доцент, и.о. декана экономического факультета
Россия, Орловский государственный аграрный университет
econometriks@yandex.ru

Аннотация

В условиях функционирования российской экономики в рамках экономических санкций, рост объемов производства продукции сельского хозяйства наряду с повышением его эффективности, является уже не только вопросом продовольственной, но и, в первую очередь, национальной безопасности страны. Рост производительности аграрного труда и обеспечение на этой основе устойчивого развития сельского хозяйства является приоритетной задачей в рамках решения проблем импортозамещения. Целью данной работы является проведение анализа производительности труда в сельском хозяйстве на уровне отдельно взятого агроориентированного региона, определение основных факторов, оказывающих влияние на уровень производительности труда, и на этой основе, выявление основных резервов роста эффективности аграрного труда. В статье автором обоснованно доказано, что укрепление кадрового потенциала сельскохозяйственных предприятий и повышение эффективности его использования является непременным условием решения проблем импортозамещения. обозначенная проблема в настоящее время является весьма актуальной для большинства регионов России, в том числе и для Орловского региона, где сельское хозяйство является одной из ведущих отраслей экономики. С помощью многофакторного корреляционно-регрессионного анализа изучены основные факторы, оказывающие наибольшее влияние на эффективность использования кадрового потенциала в сельском хозяйстве. Проведенный анализ позволил выделить основные факторы, достаточно полно описывающие общую вариацию уровня производительности труда, при этом наиболее значимыми факторами являются средняя заработная плата работников, энерговооруженность и фондовооруженность труда. Предложены мероприятия, реализаций которых позволит повысить уровень производительности труда, рентабельность производственной деятельности сельскохозяйственных организаций.

Ключевые слова

производительность труда, кадровое обеспечение, аграрная экономика, Орловская область, эффективность, кадровый потенциал

Print Friendly, PDF & Email

Читайте также

Статья также доступна (this article also available):

Рекомендуемая ссылка

Бураева Елена Викторовна
Эффективность использования трудовых ресурсов в аграрном секторе региональной экономики (на примере Орловской области)// Современные технологии управления. ISSN 2226-9339. — №2 (74). Номер статьи: 7406. Дата публикации: . Режим доступа: http://sovman.ru/article/7406/

Введение

Непременным  условием решения проблем импортозамещения является укрепление кадрового потенциала сельскохозяйственных предприятий и повышение эффективности его использования. При этом одним из наиболее значимых показателей эффективности аграрного производства выступает производительность труда.

Актуальность проблемы роста эффективности использования кадрового потенциала сельского хозяйства для российской экономики отмечается многими учеными [1,2].  Именно рост эффективности труда  является главным двигателем роста производства [3]. Ряд публикаций последних лет [4-10] посвящен вопросам изучения факторов и резервов роста производительности аграрного труда.  При этом  весьма актуальной остается  проблема  роста эффективности использования кадрового потенциала аграрного сектора экономики отдельно взятых агроориентированных регионов, обладающих значительным потенциалом в решении вопросов импортозамещения [11]. Все это обуславливает актуальность и значимость изучения проблемы роста эффективности использования кадрового потенциала сельского хозяйства как одного из приоритетных направлений в решении вопросов импортозамещения на уровне отдельного региона.

 

Оценка эффективности использования кадрового потенциала сельского хозяйства Орловской области

В качестве объекта исследования выбрана Орловская область.  Сельское хозяйство продолжает оставаться одной из основных отраслей экономики Орловской области. Удельный вес аграрного сектора в валовом региональном продукте, по предварительной оценке, составляет около 13,7%. В настоящее время в сельхозпроизводстве занято 200 организаций, в которых трудятся 17,9 тыс. человек, а также 1 211 крестьянских (фермерских) и 109 тысяч личных подсобных хозяйств.

Сведения о результатах производства и затратах труда, а так же рассчитанные обобщающие  показатели производительности труда в сельском хозяйстве Орловской области представлены в таблице 1.

За период с 2005 по 2014 гг. стоимость валовой продукции сельского хозяйства ежегодно увеличивалась, достигнув к 2014 г. значения 45,4 млн. руб. При этом анализ показал, что  затраты труда на производство продукции сокращаются. Численность работников сельского хозяйства имеет  тенденцию снижения (ежегодное сокращение составило  1,8%), что привело к увеличению уровня среднегодовой и часовой производительности труда.

 

Таблица 1 – Динамика показателей  производства валовой продукции, затрат труда и производительности труда в Орловской области*

Годы Стоимость валовой продукции, тыс. руб. Затраты труда, тыс. чел.-ч. Среднегодовая численность работников,   тыс. чел. Уровень среднегодовой производи-тельности 1 работника, тыс. руб./чел. Уровень среднечасовой производи-тельности труда, руб./чел.-ч.
2005 14729,7 45892 73,3 201,0 321,0
2006 14690,6 46327 70,5 208,4 317,1
2007 19319,8 45278 65,5 295,0 426,8
2008 24960,2 44769 63,0 396,2 557,5
2009 24707,0 40443 70,9 348,5 610,9
2010 27311,6 43320 69,7 391,8 630,4
2011 36617,6 36024 69,0 530,7 1016,5
2012 39065,8 36698 68,8 567,8 1064,5
2013 42953,1 36664 68,8 624,3 1171,5
2014 45409,2 36424 68,7 661,0 1246,7

*Составлена автором на основе данных Департамента сельского хозяйства Орловской области

 

Для установления более точной тенденции в уровне производительности труда в аграрном секторе экономики  Орловской области было проведено аналитическое выравнивание по линейному уравнению тренда:

                                         (1)

В  рассматриваемый период наблюдается тенденция роста среднегодовой производительности труда ежегодно на 39,12 тыс. руб. Среднегодовой  уровень производительности труда в рассматриваемом  периоде составляет 412,35 тыс.руб. в расчете на 1 работника сельского хозяйства. Уровень среднечасовой  производительности в период 2005-2014 гг. имела аналогичную тенденцию. Ежегодный прирост данного показателя составил 18,73 руб., а средний уровень производительности  находился на уровне 179,59 руб.

Посредством экстраполяции по уравнению тренда установлено, что в 2017 г.  следует ожидать среднегодовую производительность 1 работника на уровне  530 тыс. руб. Отметим, что проведённые расчёты свидетельствуют о небольшом уровне погрешности прогноза, что позволяет сделать вывод о том, что производительность труда не опустится ниже отметки 500 тыс. руб. на 1 работника.

 

Таблица 2 —  Уравнение тренда, показатели колеблемости  и прогноз уровня производительности труда в Орловской области

Показатели
производительности
труда
Уравнение
тренда
Коэффициент
колеблемости,%
Коэффициент
устойчивости,%
Точечный
прогноз на 2017г.
Интервальный
прогноз на 2017г.
В целом по продукции
сельского хозяйства
Среднегодовая
производительность
1 работника, тыс. руб./чел.
  3,8 96,2 529,70 529,70±19,99
Среднечасовая
производительность
труда, руб./чел.-ч.
  3,7 96,3 235,77 235,77±8,70

 

С помощью многофакторного корреляционно-регрессионного анализа были выявлены основные факторы, влияющие на производительность труда в сельскохозяйственных организациях Орловской области. Анализ проводился на основе данных, характеризующих производственно-хозяйственую деятельность  шестидесяти сельскохозяйственных организаций Орловской области, использую возможности  ППП «STATISTICA 10.0».

На основе теоретического изучения моделируемого показателя в модель были включены следующие факторные признаки:

X1 – трудообеспеченность, чел./100 га сельскохозяйственных угодий;

X2 — фондовооруженность, тыс. руб./чел.;

X3 – энерговооруженность, л.с./1 чел.;

X4 –удельный вес активной части основных фондов в общей их численности,%.

X5 – уровень среднемесячной заработной платы работников, занятых в сельском хозяйстве, тыс. руб.;

Проведенный анализ матрицы парных коэффициентов корреляции (таблица 3) позволяет сделать вывод об отсутствии явно  коллинеарных факторов  в модели, так как значение парных коэффициентов корреляции между ними не превышают 0,7 [9].

Данная модель является статистически надёжной и значимой, поскольку  фактическое значение F-критерия Фишера (13,24) с вероятностью 95% превышает критическое значение (5,60).

 

Таблица 3 — Матрица парных коэффициентов корреляции для факторов производительности труда по выбранной совокупности

Признаки X1 X2 X3 X4 X5 Y
X1 1,00 0,04 0,55 0,45 0,24 0,53
X2 0,04 1,00 -0,16 -0,23 0,03 0,19
X3 0,55 -0,16 1,00 0,32 0,08 0,39
X4 0,45 -0,23 0,32 1,00 0,30 0,06
X5 0,24 0,03 0,08 0,30 1,00 0,23
Y 0,53 0,19 0,39 0,06 0,23 1,00

 

В результате решения получено следующее уравнение регрессии:

                                        (2)

Коэффициент множественной корреляции, равный  0,72 позволяет сделать вывод о наличие   тесной линейной связи между изучаемыми признаками. Полученное значение индекса детерминации свидетельствует о том, что включенные в модель факторы объясняют большую часть вариации результативного признака (52,5%).

Однако, значения стандартизованных коэффициентов регрессии свидетельствуют о том,  что некоторые из факторов,  включенных в модель факторы имеют недостаточную  связь с результативным признаком.

Для отсева менее значимых факторов и нахождения наиболее оптимального уравнения регрессии, характеризующего зависимость между производительностью труда и объясняемыми переменными, включенными в модель, воспользуемся методом пошагового исключения переменных, ненадежных по t-критерию Стьюдента. Результаты пошагового  регрессионного анализа (таблица 4) показывают, что все коэффициенты регрессии становятся значимыми на втором шаге.

После того, как из модели были исключены статистически незначимые факторы, было получено следующее уравнение регрессии:

                                 (3)

Интерпретация полученного уравнения регрессии таково: при росте уровня фондовооруженности труда в среднем на 1 тыс. руб./ чел. уровень производительности труда возрасте в среднем на 157 руб. (при условии неизменности прочих факторов модели);

 

Таблица 4 – Итоговые результаты пошагового корреляционно-регрессионного анализа  взаимосвязей уровня производительности труда с факторами (с исключением предикторов из регрессионной модели)

ШАГ 0:  КОРРЕЛЯЦИОННАЯ СТАТИСТИКА
Суммарная регрессия для зависимой переменной Y:

R=0,724; R2= 0,525; скорректированный R2=0,485; F(5,60)=13,243

Факторы Стандартизированный коэффициент (ß) Коэффициент регрессии (b) Значение t –критерия Стьюдента (t) Уровень вероятности (p)
A -178,756 -1,156 0,2522
X1 0,0875 46,029 0,918 0,3624
X2 0,3045 0,153 2,913 0,0050
X3 0,3418 2,621 3,396 0,0012
X4 0,0198 0,485 0,205 0,8379
X5 0,3723 41,128 3,599 0,0007
ШАГ 1:  КОРРЕЛЯЦИОННАЯ СТАТИСТИКА
Суммарная регрессия для зависимой переменной Y:

R= 0,724;  R2= 0,524; скорректированный R2= 0,493;  F(4,61)= 16,807

Факторы Стандартизированный коэффициент (ß) Коэффициент регрессии (b) Значение t –критерия Стьюдента (t) Уровень вероятности (p)
A -181,272 -1,350 0,1819
X1 0,088 46,385 0,932 0,3546
X2 0,302 0,152 2,930 0,0048
X3 0,348 2,670 3,671 0,0005
X5 0,377 41,674 3,779 0,0004
ШАГ 2:  КОРРЕЛЯЦИОННАЯ СТАТИСТИКА
Суммарная регрессия для зависимой переменной Y:

R= 0,719;  R2= 0,517; скорректированный R2= 0,494;  F(3,62)= 23,165

Факторы Стандартизированный коэффициент (ß) Коэффициент регрессии (b) Значение t –критерия Стьюдента (t) Уровень вероятности (p)
A -86,48 -0,997 0,3228
X2 0,284 0,157 2,806 0,0067
X3 0,333 2,69 3,567 0,0007
X5 0,402 29,12 4,189 0,00001

 

Увеличение энерговооруженности труда на 1 л.с. в расчете на 1 работника влечет за собой увеличение производительности труда на 2,69 тыс. руб., при росте  среднемесячной заработной платы на 1 тыс. руб.   в среднем по совокупности уровень производительности труда может возрасти на 29, 12 тыс. руб.

Полученное регрессионное уравнении является статистически значимым, поскольку полученное значение F-критерия Фишера равное 23,17  превышает критическое значение 3,62 с вероятностью  95%. Значение коэффициента множественной корреляции (0,719) свидетельствует о  достаточно сильной связи между результативным и факторными признаками. Включенные  в модель факторы объясняют  52 % вариации зависимой переменной. Оставшиеся в модели факторы следует признать статистически надежными, поскольку все коэффициенты уравнения значимы на 5%-м уровне (p<0,05).

Проведенное исследование позволило выделить три фактора, в наибольшей степени влияющих на вариацию производительности труда. Значения стандартизованных коэффициентов  регрессии показывают, что уровень оплаты труда  работников (ß=0,402)  и энерговооруженность труда (ß=0,333) оказывают наибольшее влияние на вариацию уровня производительности,  меньшее влияние на моделируемый показатель  оказал  уровень фондовооруженности (ß=0,284).

Полученная корреляционно-регрессионная модель в силу своей статистической значимости  позволяет использовать ее  для дальнейшего  факторного прогнозирования  производительности труда. Составленные прогнозы приведены в таблице 5.

 

Таблица 5 – Прогнозные значения уровня производительности труда по полученной модели

Варианты прогнозируемого уровня производительности труда Возможные значения факторов Ожидаемое значение  производительности труда, тыс.руб./чел. Отклонение к фактическому уровню 2014 г.
X2 X3 X5 абсолют-ное , тыс.руб./чел. относи-тельное, %
Фактический уровень  2014г. 562,9 97,9 17,5 611,8 х х
Пессимистический 384,2 65,4 8,3 391,4 -220,4 -36,1
Прогноз средних значений 652,2 96,9 12,2 631,8 +20,0 +3,2
Оптимистический 1737,5 192,0 26,9 1486,1 +874,3 в 2,4 раза

 

«Пессимистический» вариант построен по минимальным значениям факторных признаков по изучаемой совокупности предприятий. При данном варианте уровень производительности труда по сравнению с фактическим уровнем 2014г. может сократиться на 36 %. Вариант «прогноза средних значений» рассчитан при средних значениях факторных показателей по изучаемой совокупности. Производительность труда при данном варианте на 3,2% выше  фактического уровня по изучаемой совокупности. При «оптимистическом» прогнозе были взяты максимальные значения факторных признаков по совокупности. Производительность труда при данном варианте может увеличиться на 2,4 раза.

Прогнозирование позволило отобразить степень вариации производительности аграрного труда в сельскохозяйственных организациях Орловской области исходя из вариации факторных признаков в совокупности. В этой связи у руководства организации есть потенциальная возможность вносить коррективы в действие факторов для того, чтобы добиться роста эффективности использования трудовых ресурсов, имеющихся в его распоряжении.  Выполненные  прогнозы вероятного значения уровня производительности труда позволяют имитировать возможные сценарии развития организации, что может служить инструментарием для определения направлений его эффективного функционирования.

 

Выводы и предложения

Проведенный анализ позволяет сделать вывод о том, что наибольшие резервы роста производительности аграрного труда заложены в увеличении уровня оплаты труда, профессионально-квалификационного уровня работников.

Нами предлагается создать систему поддержки развития кадрового потенциала на макроуровне (уровень государства), мезоуровне (уровень вида экономической деятельности, отраслевой), микроуровне (уровень предприятий, занятых в секторе экономики) [5].

Исследования показывают, что на макроуровне следует уделить особое внимание следующим вопросам: повышению имиджа работы в аграрно-промышленном комплексе; предоставить государственную поддержку инновационных разработок в области аграрно-промышленного комплекса, обеспечивающих повышение производительности труда, адаптацию зарубежных методик и подходов, безопасных для человека и т.д.

На мезоуровне предлагаем реализацию следующих мероприятий: создание аграрно-промышленных кластеров с предоставлением различного рода льгот для сотрудников и малых инновационных предприятий и др.

На микроуровне необходимо внедрение материальных и нематериальных методов стимулирования: предоставление расширенного набора льгот для сотрудников АПК; повышение заработной платы и премий; разработка и применение системы внутриотраслевых льгот; проведение мероприятий по повышению качества условий труда, стимулированию профессионального и карьерного роста работников и др.; формирование благоприятной психологической атмосферы, предоставление морального поощрения сотрудников предприятий АПК; продвижение работников по карьерной лестнице, формирование кадрового резерва на замещение вакантных руководящих должностей в АПК, внедрение системы материального стимулирования труда по прогрессивной шкале за рост производительности труда.


Библиографический список

  1. Ананских А.А. Повышение производительности труда — основная задача экономики региона // Вестник Мичуринского государственного аграрного университета. 2014. № 2. С. 106-109.
  2. Петрушина В.В. Роль производительности труда в обеспечении импотрозамещения производства / В.В. Петрушина, М.В. Шатохин, В.А. Климов // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2015, №6, С. 30-32.
  3. Чекалин В.С. Повышение эффективности сельскохозяйственного производства как фактор ускорения импортозамещения // Инновационное развитие — от Шумпетера до наших дней: экономика и образованиеСборник научных статей по материалам международной научно-практической конференции. 2015. С. 518-522.
  4. Бураева Е.В. Производительность труда в сельском хозяйстве агроориентированного региона: проблемы и факторы роста (на примере Орловской области) // Региональная экономика: теория и практика. 2015. № 37 (412). С. 44-57.
  5. Гуляева Т.И., Особенности формирования кадрового потенциала регионального АПК и его влияние на экономическую эффективность деятельности сельскохозяйственных предприятий /Т.И. Гуляева, Т.М. Кузнецова, Е.В. Бураева // Экономический анализ: теория и практика. 2014. №29 (380). С. 16-24.
  6. Кошелев Б.С. Инновационное развитие как фактор повышения производительности труда в сельском хозяйстве / Б.С. Кошелев, Ю.А. Мирошников, Л.Л. Бушухина // АПК: Экономика, управление. 2016. № 2. С. 64-71.
  7. Бураева Е.В. Применение кластерного подхода при изучении производительности труда в аграрном секторе региональной экономики // Экономический анализ: теория и практика. 2014. №31 (382). С. 32-37.
  8. Первых Н.А. Кадровое обеспечение – стратегический фактор развития сельскохозяйственного производства / Н.А. Первых, О.Ю. Гришаева // Вестник кадровой политики, аграрного образования и инноваций 2012. № 6. С. 18-20.
  9. Бураева Е.В. Использование эконометрических методов при исследовании факторов и резервов роста производительности труда в аграрном секторе экономики // Экономический анализ: теория и практика. 2013. №38. С. 38-48.
  10. Кузнецова Т.М. Диагностика и оценка эффективности кадровой политики сельскохозяйственных организаций // Вестник Орловского государственного аграрного университета. – 2010. Т.26. – №5. – С. 9-10.
  11. Гуляева Т.И. Кадровое обеспечение аграрного сектора регионального АПК: анализ состояния и направления совершенствования / Т.И. Гуляева, Е.В. Бураева, О.Ю. Гришаева // Экономический анализ: теория и практика. – 2015. – №31 (430). – с.26-38.
  12. Федеральная целевая программа «Устойчивое развитие сельских территорий на 2014-2017 годы и на период до 2020 года». Утверждена Постановлением Правительства РФ от 15 июля 2013г №598.