Выявление резервов роста производительности труда работников строительной организации

 
 

     Из  таблицы видно, что все наблюдения  (Ф-П) < 41,58 , следовательно, погрешностей нет и   наблюдения  исключать не надо.

            Окончательная  проверка значимости всех факторов  проводится в ходе многошагового  регрессионного анализа,  где  проверяется значимость каждого  фактора в отдельности при  одновременном совершенствовании каждого коэффициента регрессии, путем вычисления отношения: 

     где a_k – коэффициент множественной регрессии k-го фактора;

     - среднеквадратическое отклонение  k-го фактора.

     - среднеквадратическое  отклонение уравнения регрессии. 

    t1 = 

    t3 =

         t6 =  

    Так как отношения t3 и t6 меньше  табличного одновременно для нескольких  факторов, то незначимые факторы исключаем из уравнения множественной  регрессии  поочередно,  начиная   с   х3 ( 0,3 < 0,56) и заново строим  регрессию.

                             Регрессия                                  таблица 6

 

    Число наблюдений = 47. Коэффициент детерминации = 0,46. Среднеквадратическое отклонение уравнения регрессии = 19,7.

    t1 =

    t6 =  

    Для всех факторных признаков  выполняется  неравенство t1,t6 >1,68 , что свидетельствует о том, что все факторы значимы.

    Окончательная оценка значимости уравнения регрессии  в целом производится с учетом статистики F- распределения Фишера:

     где B – коэффициент детерминации,

    n – количество наблюдений,

    m – количество учитываемых объясняющих переменных.

     Полученное  значение F сравнивается с табличным значением и если  F≥Fα, то с вероятностью 95 %  связь по уравнению регрессии является статистически значимой и нулевая гипотеза отвергается.

    Так как  F ≥ Fα , то нулевая гипотеза отвергается (связь статистически значима). 

    На  основании  полученных данных  построено  уравнение  множественной регрессии:

    Y= -895,15 +11,35Х1 – 4,91Х6

    Коэффициент детерминации D=0,46 показывает, что вариация Y (месячная выработка рабочего) на 46% объясняется  вариацией факторов х1,х6  и на 54%  вариацией прочих факторов.

Определение прогнозных значений  факторных признаков

 

      Прогноз факторных признаков  статистически  значимого уравнения  регрессии  осуществляется методом  экстраполяции, посредством сглаживания  временного ряда  значений факторных признаков. 

Удельный  вес рабочих сдельщиков в общей численности  работников, %

(Х1)

 
 

     Необходимо  оценить  значимость уравнения регрессии  в целом с использованием F-статистики Фишера.

    Так как  F ≥ Fα , то нулевая гипотеза отвергается (связь статистически значима).

    Удельный  вес рабочих, используемых при производстве СМР по пониженному  разряду (Х6)

 
 
 
 

    

    Так как  F ≥ Fα , то нулевая гипотеза отвергается (связь статистически значима).

Выявление резервов  роста  производительности  труда 

 Общая величина  резервов  роста  производительности  труда работников предприятия  ( ) определяется   согласно  выражения:

             =

где gп(0) – удельный вес  рабочих  в среднесписочной  численности работников по прогнозу и отчету.

      Для  того  чтобы  найти  удельный вес  рабочих в среднесписочной  численности  работников предприятия по прогнозу и отчету  необходимо  определить  прогнозные   значения  среднесписочной  численности  работников и  рабочих  предприятия. 

Среднесписочная  численность  работников и  рабочих 

 
 

g0 =   0,75;                            gп =   0,77. 

        = = 9,07+0,78= 9,85 тыс. руб. \ чел. с учетом (за счет):

а)   Изменения  условий  производства и  организации  труда  рабочих ( ), расчеты которых представлены  в табличной форме. 

Изменения  условий  производства и организации  труда  рабочих