сотрудник
Россия
сотрудник
Казань, Республика Татарстан, Россия
сотрудник
Казань, Республика Татарстан, Россия
сотрудник
Казань, Республика Татарстан, Россия
УДК 33 Экономика. Экономические науки
ББК 65 Экономика. Экономические науки
В статье рассматриваются вопросы исследования и оценки влияния количественных параметров материального и социального стимулирования персонала на финансовые результаты деятельности коммерческих организаций, а также вопросы оптимального управления этими параметрами. Стимулирование персонала выступает инструментом, ориентирующим работников организации на достижение конкретных имеющих ценность для организации результативных показателей ее деятельности посредством усиления желательных мотивов и подкрепления требуемой мотивационной структуры в коллективе. Изучение влияния отдельных стимулов на мотивацию и результаты работы организации является важной управленческой задачей, обеспечивающей получение информации, необходимой для принятия решений о совершенствовании системы стимулирования. Поэтому в работе обосновывается методический инструментарий стохастического анализа, прогнозирования и программирования зависимости финансовых результатов работы от количественных значений отдельных стимулирующих факторов на основе методов регрессионного и экономического анализа, индексного метода прогнозирования. Также разработан методический инструментарий математического моделирования и принятия оптимальных решений о перспективной структуре количественных параметров системы стимулирования персонала организации на основе полученных стохастических зависимостей и методов линейного программирования. В статье представлен пример математической формализации, практической реализации и экономической интерпретации инструментария стохастического анализа и оптимального управления стимулированием персонала на материалах сельскохозяйственной организации. Изложенные в работе методы и инструменты управления стимулированием персонала могут использованы хозяйствующими субъектами различных отраслей и сфер деятельности при обосновании направлений реструктурирования систем мотивации и стимулирования персонала
мотивация, стимулирование, персонал, стохастический анализ, моделирование, оптимальное управление
Проблемы мотивации и стимулирования труда работников организаций становятся на сегодняшний день все более актуальными, так как от правильно разработанных систем мотивации, зависят результаты деятельности организаций, особенно при внедрении в производство инновационных технологий и мероприятий научно-технического прогресса [9]. В организации необходимо создавать такие условия, чтобы работники воспринимали свой труд как осознанную деятельность, являющуюся источником удовлетворения всех естественных и неестественных нужд, самосовершенствования, основой профессионального и служебного роста [14]. Главные рычаги мотивации - стимулы (например, заработная плата), мотивы (внутренние установки человека) [2, 5]. Последние формируются в основном в процессе образовательной и воспитательной работы с людьми, а первые нацелены на усиление последних для достижения конкретных результатов трудовой деятельности [15].
Важнейшими задачами руководства организации является формирование эффективной системы мотивации и стимулирования в организации, согласующей цели организации и интересы работников в процессе хозяйственной деятельности, непрерывное развитие этой системы с учетом требований меняющегося времени, в том числе представлений самих работников о ценности тех последствий и благ, которые они получают в качестве компенсации затрат своего труда [4, 8]. Поэтому исследование мотивов работников и стимулов, которые их усиливают, ориентируют работников на конкретные результаты, заставляют сознательно самими работниками развивать в себе определенные мотивы, изучение и оценка силы воздействия стимулов на конкретные результаты деятельности, преследуемые организацией, должно входить в состав как повседневной (текущей), так и перспективной работы менеджмента [3, 12]. В свою очередь изучение количественных параметров и зависимостей между стимулированием и результатами работы организации требует проработки соответствующего методического инструментария исследования.
Цель исследования состоит разработке и практической апробации статистического и экономико-математического инструментария исследования и оптимизации факторов материального и социального стимулирования труда работников коммерческих организаций. Статистический инструментарий позволяет установить связи и зависимости между факторами стимулирования и результатами деятельности организации, строить стохастические модели прогнозов различных результатов деятельности организации, предсказывать направление влияния меняющихся факторов и условий мотивации труда работников. Экономико-математический инструментарий предназначен строить математические модели систем мотивации и стимулирования, изучать поведение системы путем модельных экспериментов и обосновывать оптимальные варианты систем стимулирования труда на перспективу.
Условия, материалы и методы . В качестве материалов исследования использованы данные коммерческой организации СПК «Луч» Увинского района Удмуртской Республики. Методы исследования – монографический метод, методы экономического анализа, метод моделирования (линейного программирования), статистический метод (в частности методы корреляционного и регрессионного анализа). При решении задач анализа и оптимального управления использованы программы «Анализ данных» и «Поиск решения» программного комплекса MS Excel.
Результаты и обсуждение . Для обеспечения цели исследования в таблицах 1 и 2 систематизированы исходные данные, необходимые для корреляционно-регрессионного анализа зависимости финансовых результатов деятельности организации от факторов материального и социального стимулирования.
Модель регрессионной зависимости полной себестоимости от факторов материального и социального стимулирования, полученная с использованием программы «Анализ данных» пакета программ MS Excel и представленное ниже, свидетельствует о том, что увеличение любого из факторов обуславливает росту объемов производства товарной продукции в оценке по ее полной себестоимости:
Y1 = 8489 + 1,777Х1 + 11,69Х2 + 2,577Х3 + 0,401Х4.
Представленное уравнение показывает, что в большей степени рост объемов производства продукции по себестоимости обуславливают социальные выплаты, а в наименьшей выплаты стажевых. Оценка степени влияния факторов стимулирования только по одному результативному показателю (в нашем случае по себестоимости) мало информативно. Поэтому далее рассмотрим регрессионное уравнения зависимости выручки от факторов материального стимулирования: Y2 = 46568 + 0,771Х1 + 14,623Х2 + 5,046Х3 + 3,878Х4.
Регрессионное уравнение выручки от продаж свидетельствует о том, что все рассматриваемые факторы стимулирования также обуславливают в разной степени положительное влияние на ее динамику. При этом наибольшее воздействие на прирост выручки оказывают социальные выплаты, а наименьшее – выплаты по окладам.
Приведенные выше регрессионные уравнения полной себестоимости и выручки в рамках их совместного анализа свидетельствуют о том, что прирост выплат по окладам в целом негативно сказывается на финансовом результате хозяйства, так коэффициент роста себестоимости по окладам выше коэффициента роста выручки. Представим далее регрессионное уравнение прибыли от продаж:
Y3 = 38080 – 1,005Х1 + 2,932Х2 + 2,469Х3 + 3,477Х4.
Регрессионное уравнение прибыли по факторам стимулирования свидетельствует о том, что прирост окладов негативно сказывается на финансовом результате организации, влияние же остальных факторов в целом высоко эффективно, при этом наибольший прирост прибыли обеспечивается ожиданиями работников более высоких выплат стажевых.
Приведенные результаты регрессионного анализа в определенной степени условны и относительны в отношении точного количественного влияния исследуемых факторов стимулирования на результативные показатели деятельности СПК «Луч», что может быть обусловлено следующим [1]: 1) для целей исследования должны браться достаточно большие ряды данных, отражающие факты поведения системы стимулирования с большей частотой или в течение большего количества времени; 2) коэффициенты регрессии сохраняют свою актуальность только на узком интервале изменения факторных показателей, а при существенном изменении значений факторов (более, чем на 10-15%) для целей анализа, прогнозирования и программирования их реальное влияние может измениться непредсказуемо; 3) количество изучаемых в статистических моделях факторов стимулирования должно быль на 2-3 порядка меньше, чем количество данных в рядах исследуемых показателей [10, 11].
Тем не менее, результаты исследований систем стимулирования персонала различных предприятий и организаций, проведенные ранее нами в хоздоговорных работах, а также в курсовых и выпускных работах студентов Ижевской ГСХА, показывают, что применяемые системы стимулирования с преобладающей долей выплат по окладам, стажевым, компенсациям и иных постоянных выплат не эффективны [6, 7]. Существующая структура материальных и социальных выплат таких организацией должна корректироваться с перераспределением имеющих высокий удельных вес постоянных и необусловленных качественным и интенсивным трудом выплат в пользу выплат за конкретные количественные и качественные результаты работы.
На основе полученных выше регрессионных уравнений представляет возможность прогнозировать будущие эволюционные изменения системы стимулирования и результатов работы организации. В помощь здесь потребуется применение индексного метода. Для целей прогнозирования требуется установить средние темпы роста анализируемых факторных показателей (таблица 3) [1].
Данные таблицы свидетельствуют о том, что наиболее высокие темпы роста имеют такие факторы стимулирования как стажевые выплаты и дивиденды, что в целом соответствует выводам о необходимости повышения удельного веса этих факторов в структуре стимулирования СПК «Луч».
Прогноз изменения результативных показателей, установленный на основе соответствующих регрессионных уравнений и данных таблицы 3, представлен в таблице 4.
Данные таблицы 4 показывают, что при сохранении существующих тенденций на изменение структуры материальных и социальных выплат уровень рентабельности продукции организации будет ежегодно снижаться на 2%.
Поэтому руководство организации должно пересмотреть структуру стимулирования в пользу более действенных рычагов, в том числе путем обоснования и апробации к применению дополнительных материальных стимулов.
Возможность программирования результативных показателей деятельности организации по влияющим факторам стимулирования основывается на полученных в результате регрессионного анализа регрессионных уравнениях и позволяет исследователю, сознательно изменяя значения отдельных факторов на перспективу, программировать (определять) значения результативных показателей [1]. На практике это означает, что исследователь сначала обосновывает значения влияющих факторов материального стимулирования (каждого в отдельности или всех разом) на перспективный период исходя из существующих возможностей хозяйствующего субъекта, существующих тенденций и целей перспективного управления. Затем подставляет обоснованные параметры стимулирования в регрессионные уравнения и рассчитывает перспективные значения результативных показателей. Далее, если полученные значения результативных показателей устраивают исследователя, то цель программирования признается достигнутой. Если – нет, то исходные значения влияющих факторов пересматриваются, а результативные показатели пересчитываются до тех пор, пока результаты не станут удовлетворять исследователя [1].
В частности, представленный выше анализ показывает, что в условиях СПК «Луч» негативное влияние на финансовые результаты работы оказывает прирост выплат по окладам, а остальные факторы стимулирования влияют положительно, в том числе наиболее позитивно на рост финансовых результатов оказывают выплаты стажевых. Отсюда следует предположить, что увеличив последние за счет сокращения выплат по окладам можно добиться более высокой мотивации персонала и соответственно лучших финансовых результатов в перспективе.
Так, например, в 2020 году выплаты по окладам составили 47690 тыс. руб., а по стажевым – 13594, хозяйство при этом получило прибыль о продаж 59380 тыс. руб. Предположим, что руководство приняло бы решение увеличить выплаты стажевых на 1 млн. руб. за счет сокращения выплат по окладам на эту же сумму, тогда подставив указанные изменения в регрессионное уравнение прибыли получим следующее: Y(прибыль)прог. = 38080 – 1,005Х1(прог.) + 2,932Х2(2020) + 2,469Х3(2020) + 3,477Х4(прог.) = 38080 – 1,005*46690 + 2,932*934 + 2,469*7790 + 3,477*14594 = 63872 тыс. руб.
Результаты вычислений свидетельствуют о том, что наличие в рамках системы мотивации персонала более высоких (на 1 млн. руб. больше) ожиданий по выплате стажевых, то прибыль организации была выше на более чем на 4 млн. руб.
Представленный выше расчет характеризует лишь общее направление изменения результативности при изменении структуры стимулирования, так как полученные регрессионные уравнения (как отмечалось выше) могут быть довольно не точны и недостаточно достоверны вследствие недостаточной полноты требуемой для подобных исследований информации [1]. В любом случае программные и модельные эксперименты должны еще найти свое подтверждение на практике.
Постановка программируемых показателей
результативных и влияющих на результативные) в зависимость от прочих внутренних и внешних условий функционирования процесса стимулирования, установление целевого критерия программирования, а также реализация решения поставленной задачи на поиск оптимальной структуры стимулирования с использованием известных методов и программных средств оптимизации (в частности методы Ньютона, Байрона, симплексный и программа MS Excel) составляет суть моделирования процесса мотивации и позволяет осуществлять оптимальное управление этим процессом.
Постановка задачи оптимального управления стимулированием персонала. Целью решения задачи моделирования является определение оптимального состава и соотношения стимулирующего воздействия материальными и социальными (количественными) факторами на работников организации в основных отраслях и в аппарате управления.
В качестве критерия оптимальности в рассматриваемой задаче нами предлагается использовать максимум прибыли от продаж продукции организации.
Методы исследования – стохастическое программирование, линейное программирование.
Система переменных и ограничений. Основными переменными (таблица 5) рассматриваемой задачи являются искомые оптимальные (наилучшие, дающие наиболее позитивное воздействие на мотивацию, способствующие получению максимальной прибыли) значения размеров материального и социального стимулирования в разрезе их видов. В качестве вспомогательных переменных (украшают задачу, делают ее более наглядной) могут выступать показатели финансовых результатов, свободные члены регрессионных уравнений.
Ограничения задачи (таблица 6). Основными ограничениями задачи выступают 1)условия о соотношении размеров отдельных факторов материального и социального стимулирования (двухсторонние); 2) условия о соотношении факторов стимулирования с параметрами финансового результата (двухсторонние); 3) условиях о параметрах финансового результата (двухсторонние); 4)условиях о размерах факторов стимулирования (двухсторонние). Вспомогательные ограничения вводятся для определения значений вспомогательных переменных: 1) ограничения по расчету параметров финансового результата; 2) ограничения по заданию значений свободных членов регрессионных уравнений.
Одним из основных этапов разработки моделей и, в том числе модели мотивации, является формирование системы исходных данных.
Система исходных данных – это совокупность технико-экономических коэффициентов (нормативов) при переменных и совокупность размеров ограничений.
Нормативы при переменных задаются в данной модели 1)коэффициентами регрессии, полученными в результате проведенного выше регрессионного анализа (по зависимостям носящим случайный, стохастический характер); 2)коэффициентами соотношения между размерами стимулирования в разрезе видов стимулирования и коэффициентами соотношения размеров стимулирования с параметрами финансового результата организации (определяются посредством усреднения фактически сложившихся в организации соотношений по минимуму и по максимуму) – таблицы 7-11.
Размеры ограничений определяются в данной модели на основании перспективных (установленных на основании прогнозов) значений размеров отдельных видов стимулирования и параметров финансового результата организации.
Максимальный фонд стимулирования на 2022 год - 114258 тыс. руб.
Результатная матрица (решение задачи) получена в программе «Поиск решения» MS Excel (в статье не представлена).
Анализ решения задачи подразделяется на решения прямой и двойственной задач. Анализ прямого решения представляет собой сравнительный анализ значений факторов стимулирования в разрезе их видов и параметров финансового результата по решению и по факту в сопоставимых стоимостных оценках (таблицы 12 и 13). Анализ двойственного решения (двойственные оценки) показывает на сколько изменится значение функции при изменении значений переменных или размеров ограничений на единицу (в статье не рассматривается).
Данные таблицы 12 показывают, что по оптимальному решению на перспективу в структуре стимулирования выплаты по окладам необходимо сократить на 16,3%, а выплаты по дивидендам увеличить на 14,8%, по стажевым – немного уменьшить, а по социальному стимулированию увеличить на 3,9%.
В исследовании получено решение задачи оптимизации процессов стимулирования мотивации при условии сохранения фактической структуры стимулирования (2020 год) стимулирующими факторами. Это решение основывается на стоимостных оценках перспективного 2022 года, оно позволяет сопоставить фактическую структуру стимулирования с перспективной, как самих факторов, так и так параметров финансового результата обуславливаемых воздействием этой структуры.
Данные таблицы 13 говорят о том, что реализация мероприятий по реструктурированию системы стимулирования персонала обусловит рост прибыли от продаж продукции на 86%, а рентабельности – на 15,4%. При этом прибыль увеличится на 62957 тыс. руб. и составит 135898 тыс. руб.
Выводы (заключение). Представленный в работе методический инструментарий исследования и оценки степени воздействия факторов стимулирования на результаты деятельности организации, а также выработки оптимальных решений по структуре стимулирования позволяет руководству коммерческой организации заниматься непрерывным совершенствованием системы ее стимулирования и мотивации. Эффективное стимулирование обуславливает более высокую мотивацию работников на достижение целей организации, способствует формированию мотивационной структуры, ориентированной на ценности бизнеса, что в перспективе обуславливает улучшение показателей деятельности организации [13]. Предложенный методический инструментарий оптимального управления стимулированием персонала может быть применен любой коммерческой организацией, но требует корректировки систем переменных, ограничений и исходных данных задачи с учетом специфики системы стимулирования конкретной организации.
1. Кондратьев Д.В., Каримов Р.Р. Прогнозирование и программирование системы материального стимулирования. Инновации и современные технологии в кооперативном секторе экономики. Материалы международной научно-практической конференции в рамках ежегодных Чаяновских чтений. Российский университет кооперации. М.: Российский университет кооперации, 2014. С. 196-201.
2. Марковина Е.В., Мухина И.А. Комплексная оценка эффективности использования трудовых ресурсов и трудового потенциала сельскохозяйственной организации // Финансовая экономика. 2020. № 3. С. 280-285.
3. Методический инструментарий и организационно-экономический механизм реализации стратегии реформирования и реструктурирования сельскохозяйственных организаций в условиях их кооперации и интеграции / Осипов А.К., Кондратьев Д.В., и др. // Вестник Саратовского госагроуниверситета им. Н.И. Вавилова. 2007. № 1-3. С. 50-58.
4. Повышение конкурентоспособности экономики на основе ее инновационного развития и модернизации: системный подход: монография / Жданова Е.С., Павлыш Э.В., и др. Новополоцк: УО «Полоцкий государственный университет», 2020. - 288 с.
5. Показатели социально ответственной деятельности предприятий в сфере управления персоналом / Клычова Г.С., Закирова А.Р., и др. Развитие экономики, учетно-аналитических и контрольно-оценочных функций управления в АПК. Материалы Международной научно-производственной конференции, посвященной 75-летию ФГБОУ ВО Ижевская ГСХА. Ижевск: ФГБОУ ВО Ижевская ГСХА. 2018. С. 179-182.
6. Проблемы воспроизводства человеческих ресурсов сельской местности региона / Гайнутдинова Е.А., Осипов А.К. и др. // Фундаментальные исследования. 2020. № 8. С. 12-16.
7. Управление человеческими ресурсами в сельской местности региона. Монография / Осипов А.К., Бакакина Е.А., и др. Ижевск: ФГБОУ ВО Ижевская ГСХА, 2017. 132 с.
8. Человеческий капитал: экономический, финансовый и этнонациональный аспекты формирования и развития. Монография / Павлов К.В., Богатырева В.В. и др. Ижевск: Шелест, 2019. 130 с.
9. Экономика на постсоветском пространстве в условиях новых патологических вызовов и процессов цифровизации: монография / Автономная некоммерческая образовательная организация высшего образования Центросоюза Российской Федерации «Российский университет кооперации», Ижевский филиал, Учреждение образования Республики Беларусь «Полоцкий государственный университет»; под научной редакцией К.В. Павлова. Ижевск: Шелест, 2021. 644 с.
10. Improving the methods and approaches of analysis and management accounting in agriculture / Ostaev G.Ya., Kotlyachkov O.V., et al. // Amazonia Investiga. 2019. Т. 8. № 20. С. 135-143.
11. Foresight research in management accounting: scenario forecasting and a comprehensive system of expert assessment methods in agricultural holdings / Ostaev G., Nechaev B., et al. // Amazonia Investiga. 2020. vol. 9. no. 29. P. 188-203.
12. Organizational and management mechanism for reforming agricultural organizations based on cooperation and integration of economic systems / Kondratiev D.V., Osipov A.K., et al. // Amazonia Investiga. 2020. vol. 9. no. 25. P. 376-388.
13. Strategic budgeting in the accounting and management system of agricultural enterprises / Ostaev G.Ya., Gogolev I.M., et al. // Indo American Journal of Pharmaceutical Sciences. 2019. Т. 6. № 4. С. 8180-8186.
14. Клычова Г.С., Закирова А.Р., Клычова А.С., Гимадиев И.М. Развитие методического инструментария аттестации персонала сельскохозяйственного предприятия // Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2019. Т. 14. № 3 (54). С. 162-166.
15. Клычова Г.С., Закирова А.Р., Залялова Н.Р., Нуриева Р.И. Теоретические основы обеспечения экономической безопасности в системе управления персоналом предприятия // Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2019. Т. 14. № 4-2 (56). С. 107-113.
