Оценка резервов роста производительности труда на обогатительных фабриках ТОО «корпорация КАЗАХМЫС»

Цель исследования – выполнить корреляционно-регрессионный анализ, сделать вывод о форме и характере связи, оценить степень влияния факторов на величину производительности труда. На основе построенной регрессионной модели определить резервы повышения производительности труда на Жезказганских обогатительных фабриках ТОО «Корпорация Казахмыс», обосновать ряд практических предложений и рекомендаций по повышению мотивации труда.

Методология – методологической основой исследования являются научные и научно-методические труды отечественных и зарубежных учёных по проблемам повышения производительности труда. В процессе исследования были использованы методы прикладной статистики и эконометрики.

Оригинальность / ценность – рассчитано влияние факторов на изменение среднегодовой выработки рабочих, построена регрессионная модель зависимости среднечасовой выработки от коэффициента обновления основных средств, определены резервы повышения производительности труда на Жезказганских обогатительных фабриках. На основе проведенного исследования сформулированы предложения по совершенствованию процессов мотивации труда на предприятиях.

Выводы − полученные результаты свидетельствуют о том, что на анализируемых предприятиях имеются внутрипроизводственные резервы роста производительности труда за счет экономии рабочего времени, уменьшения количества простоев, сокращения непроизводительных затрат и повышения среднечасовой выработки. Увеличение производительности труда предполагает также реконструкцию и модернизацию обогатительных фабрик. 

Введение

В современных условиях для горно-обогатительной отрасли Казахстана рост производительности труда является фактором развития производства и приоритетной задачей, решение которой обеспечивает повышение конкурентных позиций предприятий. Запасы минеральных ресурсов во многом определяют экономический потенциал государства. В нашей стране сосредоточены большие запасы руд цветных металлов. Однако в последние годы в отрасли обострились проблемы связанные с истощением минерально-сырьевой базы месторождений и, как, следствие снижением содержания полезных компонентов в добываемой руде. В таких условиях перед обогатительным производством встает непростая задача: добиться максимального извлечения цветного металла, прежде всего, меди, свинца, цинка путем постоянного увеличения объёмов переработки руды, что в свою очередь, требует повышения производительности труда.

По мере усиления экономической самостоятельности предприятий, развития передовых отечественных и зарубежных методов управления всё более важное значение приобретают вопросы активизации использования всех резервов роста производительности труда, и, прежде всего тех, которые не требуют крупных затрат, но дают быстрый и ощутимый эффект.

Поскольку обогатительное производство занимает промежуточное положение между горнодобывающей отраслью и металлургическим производством, вопросы повышения производительности труда необходимо рассматривать отдельно от проблем восполнения запасов месторождений полезных ископаемых и специфики металлургии цветных металлов. Также необходимо учитывать особенности трудового процесса на горно-обогатительных предприятиях: высокую изменчивость геологических условий добычи полезных ископаемых и технологических условий их переработки, быстрый износ дорогостоящего оборудования, повышенную опасность производства и социальную активность персонала. Все это предопределяет зависимость конченых результатов работы предприятия от человеческого фактора и усложняет процесс повышения производительности труда работников. В этой связи реализация мероприятий по росту производительности труда без развития социально-трудовых отношений, прежде всего мотивации, как показала практика, не достигает желаемого эффекта.

Таким образом, сложность и многогранность рассматриваемой проблемы − повышения производительности труда на обогатительных предприятиях определили актуальность исследования.

Основная часть исследования

Производительность труда является одним из важнейших показателей эффективности общественного производства.

Анализ научно-методических трудов авторов, посвященных проблемам производительности труда, свидетельствует о том, что понятие «производительность труда» употребляется применительно к одному фактору производства – живому труду и играет самостоятельную роль в экономической характеристике производства. Вместе с традиционным представлением производительности труда, выделяется второй аспект – эффективность использования труда [1-3].

Увеличение производительности труда в любой системе может происходить разными путями под воздействием разнообразных факторов. Результатом повышения производительности труда является увеличение объема выпущенной (реализованной) продукции соответствующего качества с оптимальными затратами.

Были сгруппированы все факторы, с точки зрения их наибольшего влияния на производительность труда горно-обогатительных предприятий:

  • изменение геологических и технологических условий добычи и переработки полезных ископаемых;
  • структурные сдвиги в производстве;
  • повышение технического уровня производства;
  • совершенствование управления, организации производства и труда и др.

Немаловажное значение имеют также внешние факторы, общегосударственные и общеэкономические: законодательные нормы и стратегия государства, рыночная конъюнктура, макроструктурные сдвиги в обществе и др.

При выявлении факторов повышения производительности труда необходимо учитывать отраслевые особенности трудового процесса на предприятия. Так, например, для обогатительного производства характерны, повышенная опасность условий труда, нарастание ответственности за получаемые результаты работы, и, соответственно повышение психологической и физической нагрузки, возрастающие требования к мотивации и квалификации работников.

Разнообразные подходы к определению уровня производительности труда зависят от специфики отрасли и деятельности предприятий. Наиболее универсальными для промышленных предприятий, и, в частности для обогатительного производства являются стоимостные показатели. При этом для обеспечения точности определения производительности труда по стоимостным показателям следует учитывать влияние ценового фактора [4]. В этой связи в данной статье для расчетов показателей выработки был использован показатель товарной продукции в сопоставимых ценах.

При стоимостном методе выработка (В) измеряется величиной произведенной продукции (работ, услуг) приходящейся на единицу трудовых ресурсов. При этом в качестве показателя объема производства может использоваться валовая, товарная или реализованная продукция [5]:

 

Сопоставление динамики среднегодовой – среднедневной − среднечасовой выработок позволит выявить резервы роста производительности труда за счет лучшего использования рабочего времени.

Жезказганские обогатительные фабрики (ЖОФ) являются структурными подразделениями ТОО «Корпорация Казахмыс» − одной из нескольких крупных, полностью интегрированных производителей меди в мире, способным перерабатывать добываемую руду в товарную продукцию.

На долю корпорации приходится до 92% всей добычи медных руд и более 85% всего производства катодной (рафинированной) меди в Республики Казахстан [7]. Основные проблемы компании связаны с истощением сырьевых запасов Жезказганского месторождения, которое отрабатывается на протяжении уже пятидесяти лет и снижением содержания меди в руде. Восполнение рудной базы заключается в эффективном использовании имеющихся запасов и поиске новых, расширении производства за счет инвестиций в перспективные проекты.

Конечный продукт производства обогатительных фабрик − медный концентрат, к качеству которого предъявляются высокие требования. Основные показатели деятельности − содержание меди в концентрате и извлечение меди в концентрат.

Учитывая, что Жезказганские обогатительные фабрики работают по одинаковой технологии обогащения и имеют приблизительно равную производительность по переработке медной руды, были рассчитаны обобщающие показатели производительности труда, т.е. среднегодовой, среднедневной и среднечасовой выработки. Результаты расчетов сведены в таблицу 1.

В соответствии с данными таблицы 1 в 2014 году темп роста среднедневной выработки одного рабочего основного производства (121,4%) превысил темп роста среднечасовой выработки (120,6%), что свидетельствует об уменьшении внутрисменных потерь рабочего времени. Соответственно в 2015 году отставание среднегодовой выработки по темпу роста (105,3%) от среднечасовой выработки (112,3%) показывает увеличение внутрисменных простоев. 

Таблица 1 – Показатели выработки производственного персонала ЖОФ ТОО «Корпорация Казахмыс» за 2013-2015 гг. 

Показатель

2013г.

2014г.

2015г.

Товарная продукция в сопоставимых ценах, млн.тг.

24219,8

28359,8

30846,7

Удельный вес основного производственного персонала

0,79

0,77

0,79

Отработано дней одним рабочим за год

225

215

220

Средняя продолжительность рабочего дня, час.

7,95

8

7,5

Среднегодовая выработка, млн.тг.:

 

 

 

одного рабочего всего производственного персонала (ГВп)

13,22

14,99

16,52

одного рабочего основного производственного персонала (ГВопп)

16,68

19,35

20,84

Среднедневная выработка одного рабочего основного производственного персонала, млн.тг.

0,0741

0,0900

0,0947

Среднечасовая выработка одного рабочего основного производственного персонала, млн.тг.

0,0093

0,0112

0,0126

Непроизводительные затраты времени, час.

-

33247

-

Экономия времени за счет модернизации оборудования, час.

-

11532

-

Примечание – составлено автором на основе источника [8-10]

Выполнен расчет влияния факторов на изменение среднегодовой выработки одного рабочего основного производства (ΔГВопп) и одного рабочего производственного персонала (ΔГВп). Результаты сведены в таблицу 2. 

Таблица 2 – Результаты факторного анализа среднегодовой выработки рабочих ЖОФ ТОО «Корпорация Казахмыс» 

 

 

Фактор

 

 

Алгоритм расчета

Δ ГВопп млн.тг.

ΔГВп

млн.тг.

2014 г.

2015 г.

2014 г.

2015 г.

Удельный вес рабочих основного

производственного персонала

ΔГВуд(2014) = =ΔУДЧ

 

 

−0,296

0,346

Количество дней отработанных од-

ним рабочим за год

ΔГДд(2014) = =УД2014ΔДЧ

−0,741

0,450

−0,574

0,357

Продолжительность одного рабочего

дня

ΔГВп(2014) = =УД2014Ч

0,100

−1,237

0,078

−0,981

Изменение среднечасовой выработки

рабочих

ΔГВчв(2014) =

=УД2014Ч

3,306

2,285

2,561

1,811

Итого

 

2,665

1,498

1,769

1,533

Примечание – составлено автором

 

Таким образом, среднегодовая выработка производственных рабочих возросла в 2014 году за счет сокращения времени внутрисменных простоев и повышения среднечасовой выработки на 2,561млн. тг. Отрицательное влияние на уровень производительности труда оказало сокращение доли рабочих основного производства и потери времени на целодневные простои.

Суммарное влияние факторов на среднегодовую выработку одного рабочего производственного персонала в 2014 году составило: 

−0,296−0,574+0,078+2,561=1,769 млн. тг. 

Баланс факторов: −0,296−0,574+0,078+2,561 ≈14,99−13,22 ≈ 1,8 млн. тг.

Среднегодовая выработка одного рабочего основного производства в 2014 году возросла на 3,306 млн.тг. за счет повышения среднечасовой выработки и сокращения потерь рабочего времени на внутрисменные простои. Тем не менее, в результате целодневных потерь рабочего времени, среднегодовая выработка одного рабочего основного производства сократилась на 0,741млн. тг.

Суммарное влияние факторов на изменение среднегодовой выработки одного рабочего основного производства в 2014 году составило: 

−0,741+0,1+3,306=2,665млн. тг. 

Баланс факторов: −0,741+0,1+3,306≈19,35−16,68 ≈ 2,7млн.тг.

Среднегодовая выработка одного рабочего возросла в 2015 году на 0,346 млн.тг. в связи с увеличением доли рабочих основного производства в общей численности промышленно-производственного персонала. За счет увеличения количества отработанных дней среднегодовая выработка возросла на 0,357 млн.тг., повышения среднечасовой выработки на 1,811млн.тг. соответственно. Отрицательное влияние на её уровень оказали внутрисменные простои, в результате которых она уменьшилась на 0,981млн.тг.

Баланс факторов: 0,346+0,357−0,981+1,811≈16,52−14,99≈1,53млн.тг.

В 2015 году среднегодовая выработка одного рабочего основного производства возросла на 0,450 млн.тг. за счет снижения целодневных потерь рабочего времени и на 2,285 млн.тг. вследствие увеличения среднечасовой выработки. Однако в результате потерь рабочего времени на внутрисменные простои она уменьшилась на 1,237 млн.тг.

Суммарное влияние факторов на изменение среднегодовой выработки одного рабочего основного производства составило: 

0,45−1,237+2,285=1,498млн. тг. 

Баланс факторов: 0,45−1,237+2,285≈20,84−19,35≈1,5млн. тг.

Наибольшая часть потерь рабочего времени на Жезказганских обогатительных фабриках связана с целодневными простоями вследствие приостановки работы Сатпаевской обогатительной фабрики и внутрисменными простоями из-за неисправности оборудования.

Существенное влияние на фонд рабочего времени, и, соответственно на производительность труда оказывают непроизводительные затраты времени. Непроизводительные затраты на Жезказганских обогатительных фабриках связаны, в первую очередь, с увеличением доли труднообогатимой продукции, ухудшением основных показателей по извлечению меди, которое приводит к отклонениям от технологического процесса и дополнительному расходу рабочего времени.

Существенное влияние на средний уровень выработки оказывает изменение структуры продукции. При увеличении доли более трудоемкой продукции увеличиваются затраты труда на её производство. Так, при переработке руды с низким содержанием меди на обогатительных фабриках, соответственно увеличиваются трудозатраты на производство медных концентратов определенного качества.

В определении влияния факторов на уровень среднечасовой выработки немаловажная роль отводится корреляционно-регрессионному анализу. В приложении к анализу производительности труда на Жезказганских обогатительных фабриках ТОО «Корпорация Казахмыс» он выступает тем инструментом, который позволяет найти количественное выражение взаимосвязей между исследуемым показателем − среднечасовой выработкой и факторами, влияющими на её величину[11-14].

Используя поквартальные значения, исследуем зависимость среднечасовой выработки (Y) за 20132015 гг. от факторов, которые могут оказывать на неё влияние: коэффициента фондовооруженности труда (х1), коэффициента обновления основных производственных фондов (х2), среднего тарифного разряда рабочих (х3), коэффициента знерговооруженности труда (х4), среднего срока службы оборудования (х5), трудового стажа рабочих основного производства (х6) (таблица 3). Для обработки данных использовался пакет прикладных программ MS Excel. 

Таблица 3 – Исходные данные для корреляционно-регрессионного анализа среднечасовой выработки 

Y

х1

х2

х3

х4

х5

х6

9061,806

3,651

0,245

3,465

8,478

38,621

18,625

8923,551

3,692

0,236

3,348

8,496

38,498

18,502

9320,197

3,799

0,256

3,483

8,469

38,523

18,436

10068,020

3,824

0,284

3,458

8,419

38,557

18,323

11629,303

3,615

0,258

3,522

8,441

38,397

18,224

11182,640

3,655

0,269

3,495

8,473

38,542

18,514

10990,481

3,711

0,292

3,489

8,446

38,545

18,228

11204,904

3,815

0,342

3,432

8,484

38,456

18,329

12629,812

3,808

0,315

3,395

8,475

38,448

18,129

12866,533

3,802

0,329

3,401

8,495

38,604

18,264

12406,049

3,804

0,330

3,448

8,424

38,512

18,421

12632,924

3,806

0,331

3,451

8,401

38,528

18,344

Примечание – составлено автором на основе источников [8-10]

Пояснения к таблице 3:

  • показатель среднечасовой выработки определен как отношение объёма продукции к числу часов отработанных одним рабочим за квартал;
  • коэффициент фондовооруженности представляет собой отношение среднегодовой стоимости основных производственных фондов к среднесписочной численности рабочих;
  • коэффициент обновления основных фондов определяется отношением поступивших основных производственных фондов к их первоначальной стоимости;
  • расчетные значения средних тарифных разрядов рабочих определены как средние арифметические взвешенные;
  • коэффициент энерговооруженности труда рассчитан как отношение потребленной за квартал электроэнергии к среднесписочному числу рабочих;
  • для определения среднего срока службы оборудование обогатительных фабрик сгруппировано в зависимости от стадий производственного процесса; средний трудовой стаж рассчитан аналогично по данным интервального вариационного ряда.

Для эффективного практического применения результатов корреляционного анализа был проведен статистический анализ исходных данных: однородности и достаточности по числу наблюдений, исключение резко выделяющихся (аномальных) значений из изучаемой совокупности, а также проверка соответствия рассматриваемого материала закону нормального распределения.

Далее необходимо осуществить выбор факторных признаков для построения регрессионной модели, рассчитать её параметры и оценить адекватность. Результаты корреляционного анализа приведены в таблице 4. 

Таблица 4 – Матрица парных коэффициентов корреляции 

Факторы

Y

х1

х2

х3

х4

х5

х6

Y

1

 

 

 

 

 

 

х1

0,351

1

 

 

 

 

 

х2

0,807

0,714

1

 

 

 

 

х3

-0,015

-0,381

-0,185

1

 

 

 

х4

-0,294

-0,209

-0,257

-0,458

1

 

 

х5

-0,231

0,069

-0,075

-0,050

0,088

1

 

х6

-0,644

-0,349

-0,512

0,020

0,197

0,491

1

Анализ строк матрицы 4 позволил выявить факторы, у которых степень тесноты связи с результативным показателем значительная, поэтому они могут быть включены в модель. Так, наиболее значительная связь со среднечасовой выработкой рабочих наблюдается по фактору х2 (коэффициентом обновления основных производственных фондов), обратная умеренная связь с фактором х6 (трудовым стажем рабочих), и слабая связь с фактором х1 (фондовооруженностью труда). Остальные факторы практически не имеют связи с результативным признаком. Мульколлинеарность отсутствует.

Таким образом, из уравнения множественной регрессии необходимо исключить факторы х3, х4 и х5, как малоинформативные, недостаточно статистически надежные. При этом возможны два варианта. Либо осуществить пошаговую регрессию, т.е. последовательное исключение факторов из модели по принципу их наименьшей значимости, либо сразу исключить незначимые факторы [15-16].

Учитывая небольшой объем статистической выборки, из модели на данном этапе сразу были исключены три незначимых фактора и оставлены три значимых. Результаты регрессионного анализа с использованием трех факторов х1, х2 и х6, представлены в таблицах 5-7.

Таблица 5 – Показатели регрессионной статистики 

Множественный коэффициент корреляции, R

0,907

Коэффициент детерминации, R2

0,822

Скорректированный R2

0,756

Стандартная ошибка

713,622

Количество наблюдений, n

12

Как следует из данных, представленных в таблице 5, множественный коэффициент корреляции равен 0,907, что свидетельствует о достаточно сильной связи между среднечасовой выработкой и факторными признаками х1 – фондовооруженностью труда, х2 − коэффициентом обновления основных производственных фондов и х6 – трудовым стажем рабочих.

R2 = 0,822, следовательно результативный показатель в среднем на 82% зависит от факторов х ,х и 1 2

х6 , а остальные 18% приходятся на долю случайных, неучтённых факторов.

Таблица 6 – Показатели дисперсионного анализа 

Наименование

df

SS

MS

F

Значимость F

Регрессия

3

18869653,653

6289884,551

12,351

0,002

Остаток

8

4074052,646

509256,581

 

 

Итого

11

22943706,298

 

 

 

Дисперсионный анализ (таблица 6) показывает, что уравнение регрессии является статистически значимым, при этом вероятность гипотезы об отсутствии связи практически равна 0. 

Таблица 7 – Показатели регрессионного анализа 

Параметры

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-значение

Нижние 95%

Верхние 95%

Y-пересечение

87716,824

35411,845

2,477

0,038

6056,964

169376,684

х1

-8377,550

3966,947

-2,112

0,068

-17525,346

770,245

х2

37189,487

8875,132

4,190

0,003

16723,395

57655,579

х6

-3052,235

1753,929

-1,740

0,120

-7096,802

992,331

На основе регрессионного анализа (таблица 7) составлено следующее уравнение: 

Ŷ=87716,824−8377,550х1+37189,487х2−3052,235х6 (3) 

Однако, несмотря на значимость уравнения (3) в целом, не все его факторы являются значимыми. Так, Р − значения факторов х1 и х6 превышают заданный уровень значимости α = 0,05, что характеризует фондовооруженность и трудовой стаж рабочих как незначимые факторы в данном уравнении регрессии.

Значимым фактором, оказывающим наибольшее влияние на среднечасовую выработку, а также имеющим уровень значимости α < 0,05, является фактор х2 – коэффициент обновления основных производственных фондов.

Таким образом, из уравнения регрессии нужно исключить факторы х1, х6 построить однофакторную регрессионную модель и оценить её адекватность.

Полученные результаты:

R = 0,807;

R 2 = 0,652;

Fрасч. = 18,701;

tрасч.х2 = 4,324;

Свободный член регрессии: a = 2117,853;

Коэффициент регрессии: b =30829,360. Регрессионная модель примет следующий вид: 

Ŷ= 2117,853+30829,360х2 (4),

Из уравнения (4) можно сделать вывод о том, что связь между среднечасовой выработкой и коэффициентом обновления основных производственных фондов по направлению является прямой, а по форме линейной.

Значение коэффициента корреляции R=0,807, что означает сильную связь между среднечасовой выработкой и коэффициентом обновления основных фондов. При этом изменение величины Y примерно на 65,2% обусловлено фактором х2.

  • По таблице t-распределения при уровне значимости aоценку и ранжирование результатов труда: регулярное представление результатов деятельности подразделений, работников по совершенствованию организации труда и производства, в виде графиков, иллюстраций и т.п. за определенный период времени, обеспечивающие соревновательный эффект;
  • регулярное обучение работников путем освоения организационных методов совершенствования производства и повышения производительности труда с применением таких форм как семинары, стажировки, целевые командировки и т.п.;
  • учет и стимулирование экономических результатов: формирование в производственных подразделениях предприятия системы экономических отношений, основанной на принципах материальной заинтересованности, экономической ответственности за результаты деятельности.

Одна из главных задач для предприятия – поиск эффективных способов управления трудом, обеспечивающих активизацию человеческого фактора.

 

Список литературы 

  1. Аманбаев У. А. Экономика предприятия.− Алматы: Бастау, − 432 с.
  2. Тайкулакова Г. С. Экономика и организация производства. − Алматы: Ассоциация высших учебных заведений РК, 2012. – 477 с.
  3. Филин С. А. Корпоративное управление: казахстанский контекст. − Алматы: ТОО «Институт директоров», 2009. − 372 с.
  4. Магай Т. П., Саткалиева Т. С. Производственный и операционный менеджмент. − Алматы: Экономика, − 476 с.
  5. Любушин Н.П. Экономический анализ. − М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2013. – 575
  6. Савицкая Г. В. Комплексный анализ хозяйственной деятельности предприятия. − М.: НИЦ ИНФРА-М, − 607 c.
  7. Промышленность Казахстана и его регионов 2010-2014: Статистический сборник. − Астана: Комитет по статистике Министерства национальной экономики Республики Казахстан, 2015. − 160 с.
  8. Казахмыс ПЛС Годовой отчет и финансовая отчетность за 2013 год [Электрон. ресурс]. − − URL: http://www.kase.kz/files/emitters/GB_KZMS/gb_kzmsp_2013_rus.pdf (дата обращения: 23.06.2016)
  9. Казахмыс ПЛС Годовой отчет и финансовая отчетность за 2014 год. [Электрон. ресурс]. −
  10. URL: (дата обращения: 06.2016)
  11. Годовой отчет и финансовая отчетность ТОО «Корпорация Казахмыс» за 2015 год [Электрон. ресурс]. − 2016. − URL: http://www.kazakhmys.kz. (дата обращения: 06.2016)
  12. Рахметова Р. У., Дубровая Т. А. Прикладные модели эконометрики: монография. – Алматы: Экономика, – 324 с.
  13. Davidson , MacKinnon J. G. Econometric. Theory and Method. – Oxford: Oxford University Press, 2003. – 768 p.
  14. Phillips G. A., Tzavalis E. The Refinement of Econometric Estimation and Test Procedures: Finite Sample and Asymptotic Analysis. − Cambridge: Cambridge University Press, 2007. – 418 p.
  15. Greene H., Khalaf L., Sickles R. C., Veall M., Voia M.-C. Productivity and Efficiency Analysis.
  16. Luxemburg: Springer, Springer Proceedings in Business and Economics, − 332 p. DOI : 10.1007/9783-319-23228-7_1
  17. Fahrmeir L., Kneib Th., Lang S., Marx B. Regression: Models, Methods and Applications. − Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag GmbH, – 703 p. DOI: 10.1007/978-3-642-34333-92
  18. Albright C., Winston L. W., Zappe J. C. Data Analysis and Decision Making. − 4th Ed. – Mason, OH: South-Western Cengage Learning, 2010. – 1062 p.
  19. Программа по развитию горно-металлургической отрасли в Республике Казахстан на 20102014 годы [Электрон. ресурс]. − − URL: http://adilet.zan.kz/rus/docs/P1000001144 (дата обращения 23.03.2016)
Год: 2016
Город: Алматы
Категория: Экономика
loading...