Файл: Бро, Г. Г. Методика анализа и прогнозирования производительности труда.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 23.10.2024

Просмотров: 69

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

Y и ö по схеме, представленной в табл. 26. В качестве исход­ ного значения (исследуемой случайной функции) для каждого фактора выбирается совокупность полученных величин АС,- по годам анализируемого периода. Независимые переменные (факторы) (/), . . . ,ëm (0 строятся по указанной схеме путем последовательного смещения значений АС,- относительно ис­ ходного набора соответственно на один, два, три года и т. д.

Выбор достаточного числа независимых переменных £,-(/) производится также на основе изложенной выше методики. После того, когда число переменных факторов £,■(•/) выбрано любым из известных методов, весьма важной методической проблемой остается решение вопроса о точности оценок, полу­ чаемых на основе регрессионных моделей вида (2.38) или

(2.46).

Очевидно, здесь возможны различные подходы в зависимо­ сти от целей исследования. Если, например, динамическая модель производительности труда строится исключительно для целей анализа закономерностей формирования этого по­ казателя во времени, видимо, будет достаточным результат, полученный на основе авторегрессионной модели, разработан­ ной по методу наименьших квадратов, при исходных данных, подготовленных по схеме табл. 26.

Если же искомая динамическая модель предназначена для прогноза производительности труда, то требуется, очевидно, несколько видоизменить подход к подготовке исходных дан­ ных и при решении других вопросов. Дело в том, что если ис­ пользовать для разработки авторегрессионной модели изло­ женную методику, то в полученной зависимости случайные отклонения за разные периоды времени входят с одинаковыми весами, т. е.равнозначно. Вместе с тем с точки зрения прогно­ зирования экономических показателей очевидно, что информа­ ция о закономерностях формирования исследуемого процесса в период, непосредственно предшествующий прогнозу, являет­ ся значительно более ценной по сравнению с информацией за более отдаленные периоды времени. Другими словами, для прогнозирования нельзя ставить на один уровень значимость сведений о процессе за различные периоды его развития.

Очевидно, для повышения точности прогнозирования нужно определять авторегрессионную функцию с учетом взве­ шивания коэффициентов, уменьшая вес коэффициентов регрес­ сии, характеризующих влияния на данное состояние системы ее более ранних состояний.

Для получения таких, более точных оценок необходимо воспользоваться некоторыми другими способами, которые, как правило, требуют усложнения вычислений по сравнению с опи­ санной выше схемой. Во многих из этих случаях, однако, пока неизвестны способы получения необходимых оценок аппрок­ симации. В качестве наиболее подходящего, очевидно, следует

128

(


Признать способ эвристического назначения йесов для полу­ ченных коэффициентов уравнения авторегрессии, на основе опыта и инженерно-экономических соображений о характере развития исследуемого процесса. Некоторые формальные спо­ собы решения этой задачи в общем виде рассматриваются в работе [23].

Рекомендуемый способ взвешивания коэффициентов ре­ грессии в зависимости от близости характеризуемого ими влия­ ния к прогнозируемому периоду может быть дополнен рядом предложений для проверки правильности принятых решений.

Например, построив авторегрессионную модель, характе­ ризующую случайные колебания без включения данных за последний год анализируемого периода, можно сравнить их оценки по полученной модели на последний год (год, пред­ шествующий прогнозируемому периоду) с фактическими дан­ ными. Действуя в соответствии с этим методом, можно путем соответствующего набора весов для коэффициентов авторе­ грессионной модели добиться минимального расхождения ме­ жду фактическими и наблюденными значениями случайных колебаний. Соответствующие этому положению соотношения весов коэффициенты регрессии могут быть приняты в качестве нормативных. В дальнейшем разрабатывается окончательная авторегрессионная модель случайных колебаний с учетом данных всех лет анализируемого периода и веса коэффициен­ тов регрессии назначаются в ней на основе полученных ре­ зультатов.

■ В качестве альтернативного изложенному методу можно предложить метод гармонических весов, с помощью которого также находятся взвешенные • коэффициенты статистической модели, учитывающие большую ценность информации о про­ цессе в периоды, непосредственно предшествующие прогнозу, по сравнению с более отдаленными. ,

§ 12 . Э К О Н О М И Ч Е С К И Й А Н А Л И З Д И Н А М И К И В Л И Я Н И Я Ф А К Т О Р О В П Р О И З В О Д И Т Е Л Ь Н О С Т И Т Р У Д А

Рассмотрение динамической модели производительности труда целесообразнее всего начать с анализа изменчивости влияния факторов, обусловленной тенденцией их развития, кратковременными колебаниями вокруг тренда и перераспре­ делением уровней собственных воздействий факторов в тече­ ние времени.

На основе использования изложенных методических раз­ работок были получены многофакторные модели, характери­ зующие изменчивость влияния исследуемых факторов произ­ водительности труда

9 зак. 159

129



Со = —22,87 + 0,56xt*+ 1,92х4'—0,36/,

 

(2.47)

С*, =12,76—2,73л7—5,1б74*—0,32/,

,

(2.48)

Сд-, = 0,12—0,01*,*—0,00б5х2'—0,034хз' + 0,096х4( -0 ,0 0 1 3 /, (2.49)

Сх, =31,7—0,00547а*—6,18^'— 1 2 , 0 , 9 8 / ,

(2.50)

С*. = —5,9 + 0,026X2* + 3,837а* + 5,24х4<+ 1,44/.

(2.51)

Полученные уравнения многофакторных регрессий стати­

стически достоверны (все расчетные значения

^-критерия

больше табличных значений при уровне значимости а = 0,01). Величины скорректированных значений коэффициентов мно­ жественной корреляции находятся в пределах 0,792—0,983, что указывает на высокую степень тесноты связи между исследуе­

мыми показателями.

1

 

Инженерная и экономическая интерпретация

полученных

результатов сводится к следующему.

Динамика

свободного

члена уравнения регрессии Со зависит от тенденции и кратко­ временных колебаний факторов Х\ — величина вынимаемой мощности пласта в лаве и х4 — скорость подвигания очистного

забоя. В целом характер этой

зависимости свидетельствует

о том, что со временем

и при увеличении значений факторов

X] и х4, величина свободного члена уравнения регрессии увели­

чивается, приобретая

больше

смысловой определенности

(переходя из области отрицательных в область положитель­ ных значений). Однако этот переход'-реализуется весьма мед­ ленными темпами. Гораздо с большей определенностью, в об­ ратном направлении, действует фактор времени. Как показы­ вают исследования, уменьшение величины свободного члена уравнения регрессии является устойчивым. Удовлетворитель­ ная инженерная трактовка этого результата весьма затрудни­ тельна, поскольку на современном этапе имеется весьма скудная информация о физической сущности свободного члена регрессионных уравнений.

Динамика изменчивости влияния фактора Х\ на уровень производительности труда, характеризуемая выражением (2.48), может быть истолкована более определенно. Та часть изменчивости влияния вынимаемой мощности пласта, которая обусловлена тенденцией факторов уровня механизированной навалки угля и скорости подвигания очистного забоя и их кратковременными колебаниями,' имеет контрвариационную связь, т. е. тенденции изменения СХх й.исследуемых факторов имеют противоположную направленность. С увеличением уровня механизированной навалки угля в лаве с комплексами влияние вынимаемой мощности пласта на уровень производи­ тельности труда ослабевает. Это можно объяснить рядом ин­ женерных соображений. Во-первых, тенденция увеличения

130 .


фактора Хз тесно связана с сокращением удельного объема ра­ бот по ручной навалке угля в лаве, в свою очередь, связанных с выемкой ниш и заходок. Ранее выполненными исследования­ ми установлено, что мощность пласта в лаве оказывает силь­ ное влияние на производительность труда рабочего, занятого ручной выемкой угля (удобство выполнения операций, размер свободного пространства, время наступления усталостй и др.). Сокращение объема ручных работ в лаве ведет к снижению данного эффекта, вызываемого величиной мощности пласта. С другой стороны, помимо сокращения трудоемкости ручных работ уменьшается время цикла, т. е. повышается интенсив­ ность работы эксплуатируемого оборудования, возрастает на­ грузка на лаву, что также приводит к росту производитель­ ности труда рабочих.

Количественная оценка установленного соотношения пока­ зывает, что в среднем.увеличение уровня механизированной навалки на 1 % приводит к уменьшению влияния вынимаемой мощности-пласта (коэффициента СХі) на уровень произво­ дительности труда примерно на 0,5%. Эта величина опреде­ лена на основе коэффициента регрессии при факторе х3 в мо­

дели- (2.48) и средних значений х3 и Сх„ по которым рассчи­ тывается коэффициент эластичности т], характеризующий ко­ личественную меру изменения СХі при изменении фактора лг3 (как реагирует_величина СХі при изменении среднего значе­ ния фактора Хз на 1%).

Затем можно определить интегральный коэффициент эла­ стичности, характеризующий динамику влияния данного фак­ тора Хі на уровень производительности труда в связи с измен­ чивостью другого фактора — х3.

Этот коэффициент представляет собой произведение ме­ жду величиной полученного уменьшения влияния мощности пласта г) и частным коэффициентом эластичности, характери­ зующим влияние данного фактора на уровень производитель­ ности труда (см. табл. 12). В данном случае интегральный ко­ эффициент эластичности определится соотношением Эі = Э хТ]. Эта величина и характеризует, как в среднем изменится влия­ ние вынимаемой мощности угольного пласта на уровень про­ изводительности труда в процентах в связи с изменением фактора Хз на один процент.

Таким образом, изложенная методика позволяет дать коли­ чественную оценку динамики моделируемого показателя через взаимосвязанное изменение во времени соотношения между исследуемыми факторами. В этом состоит ее принципиальное отличие от ранее применявшихся методов оценки влияния факторов непосредственно ■(«напрямую») на моделируемый показатель без учета того обстоятельства, что динамика влия­ ния каждого фактора зависит от изменчивости значений дру­ гих, с ним взаимосвязанных факторов.

g*

131