Статистика трудовых ресурсов (форма № П-4)

К_и.т.в. = (15687/16870)*100% = 92,99 %

 Коэфф. использования максимально возможного фонда времени = число отработанных человеко-дней / максимально возможный фонд времени

К_и.м-в.в. = (15687/16799)*100%= 93,38 %

       Коэффициент использования максимально возможного фонда рабочего времени характеризует степень фактического использования того времени, которое максимально могли отработать рабочие предприятия. Неиспользованное рабочее время на предприятии составило 6,62 % (100%-93,38%). Это время, неотработанное по уважительным причинам (отпуска, дни болезни).

РАЗДЕЛ 3.  

1. Анализ показателей наличия и движения трудовых ресурсов. 

Движение  работников – изменение списочной  численности, в следствии приема и увольнения. Для оценки движения используют систему относительных и абсолютных показателей:

      К абсолютным относят:

- численность  на начало периода 

- количество  принятых сотрудников за период

-количество  уволенных сотрудников за период

-численность  на конец периода 

    Эти показатели связаны балансовым  уравнением:

                     S_к.г. = S_н.г. + S_прин. – S_увол.

S_к.г. – численность на конец периода

Если  нет данных по численности на отдельные  моменты времени, то среднюю за период численность можно посчитать  по формуле:

           = ( S_к.г. + S_н.г.) / 2

 

      Относительные показатели:

-коэффициент  оборота по приему

                      К_прин. = (S_{прин. /} S_к.г.) * 100%

-коэффициент  оборота по выбытию (увольнению)

                     К_увол. = (S_увол. /S_н.г.) *100%

-коэффициент  текучести кадров

                       К_тек. = (S_увол. /S_н.г.) * 100% 

Причины увольнения делятся на две группы:

1. Объективные причины, независящие от предприятия
2. Субъективные причины, зависящие от предприятия

 

Показатели	1 квартал	2 квартал	3 квартал	4 квартал
Численность рабочих на начало квартала, чел.	68	65	62	62
Принято в течение квартала, чел.	1	2	10	10
Выбыло  в течение квартала, чел.	4	5	10	13
В том  числе: по собственному желанию, чел.	4	5	10	13
Численность рабочих на конец квартала, чел.	65	62	62	59

 

Определяем  коэффициент оборота рабочей  силы по прибытию:

К_{приб.1 кв.} = (1/65)*100%=1,54%

К_{приб.2 кв.} = (2/62)*100% = 3,23 %

К_{приб.3 кв.} = (10/62)*100%=16,13%

К_{приб.4 пол.} = (10/59)*100% = 16,95 %

Вывод: В течение всего анализируемого периода коэффициент оборота  рабочей силы по приему увеличивался.  

Определяем  коэффициент оборота рабочей  силы по увольнению:

К_{увол.1 кв.} = (4/68)*100% = 5,88%

К_{увол.2 кв.} = (5/65)*100% = 7,69 %

К_{увол.3 кв.} = (10/62)*100% = 16,13%

К_{увол.4 кв.} = (13/62)*100% = 20,97 %

Вывод: В течении всего анализируемого периода коэффициент оборота рабочей силы по увольнению увеличивался. 

Коэффициент текучести будет равен коэффициенту оборота рабочей силы по увольнению (т.к. все уволены по собственному желанию).

К_{тек.1 кв.} = (4/68)*100% = 5,88%

К_{тек.2 кв.} =(5/65)*100% = 7,69 %

К_{тек.3 кв.} =(10/62)*100% = 16,13%

К_{тек.4 кв.} = (13/62)*100% = 20,97 %

Соответственно, коэффициент текучести будет  также увеличиваться. 
 
 
 

2. Оценка  взаимосвязи между уровнем заработной платы и коэффициентом     численности сотрудников.

Методы  изучения взаимосвязи:

1) Регрессионный анализ – метод установления аналитического выражения зависимости между исследуемыми признаками. Уравнение регрессии показ ывает, как в среднем изменяется значение у при изменении любого значения х.

y=f(x_1,+x_2,…,x_n)

где у – зависимая  переменная; x_i - независимые переменные.

В ходе регрессионного анализа решаются две основные задачи:

1)  построение уравнения регрессии, т.е. нахождение вида зависимости между результативным  показателем и независимыми факторами x_1,+x_2,…,x_n;

2) оценка значимости  полученного уравнения, т.е. определение  того, насколько выбранные факторные признаки объясняют вариацию признака у. 

2)Корреляционный анализ – метод установления связи и измерения ее тесноты между наблюдениями. Корреляционная связь проявляется в среднем для массовых наблюдений, когда заданным значением зависимой переменной соответствует некоторый ряд вероятных значений независимой переменной.

     В статистике теснота связи может  определяться с помощью различных  коэффициентов (Фехнера, Пирсона, коэффициентные ассоциации и т. д.).

     При линейной зависимости коэффициент  корреляции между факторами х и у определяется следующим образом: 

     r = ,  

     где r – линейный коэффициент корреляции;

     x – индивидуальное значение факторного признака в совокупности;

     yi – индивидуальные значения результативного признака в совокупности.

     Значения  коэффициента корреляции изменяются в  интервале [- 1; + 1].

     Значение  r = - 1 свидетельствует о наличии жестко детерминированной обратно пропорциональной связи между факторами; r = + 1 – соответствует жестко детерминированной связи с прямо пропорциональной зависимостью факторов. Если линейной связи между факторами не наблюдается, r = 0.

     Другие  значения коэффициента корреляции свидетельствуют  о наличии стохастической связи, причем чем ближе (r) к единице, тем связь теснее. При r < 0,3 - связь можно считать слабой; при 0,3 < r < 0,7 – связь средней тесноты; r > 0,7 – тесная.

     Также для определения тесноты связи существуют следующие формулы:

      = (Ʃх_if_i)/Ʃу_i,

     где - среднее значение факторного признака в совокупности.

      = (Ʃх_if_i)/Ʃx_i,

     где - среднее значение результативного признака в совокупности.

         Оценим взаимосвязь между уровнем  заработной платы и численностью  сотрудников.

         Первоначально необходимо определить  факторный и результативный признаки. Факторным признаком является  численность сотрудников, так  как сумма заработной платы  зависит от количества сотрудников,  отсюда следует, что заработная  плата – результативный признак.