Построение регрессионной модели эффективности управления персоналом

Коэффициент множественной корреляции равен соответственно для Ктек и выработки 0,8425 и 0,9041, что указывает на то, что указанные факторные показатели сравнительно тесно связаны с результативным показателем.

Коэффициент множественной детерминации R2, равный соответственно, 0,7099 и 0,8174 свидетельствует о том, что вариация результативного показателя в исследуемой совокупности подразделений на 70,99 % и 81,74 % – результат колеблемости всех включенных в модель факторных показателей.

Перейдем к экономической интерпретации моделей, используя систему соответствующих коэффициентов.

Расчеты по рассматриваемой совокупности предприятий показали, что для выработки наиболее значимыми оказались факторные показатели:

Х7 - средний стаж работы в фирме, в годах;

Х11 - доля сотрудников работающих в режиме суммированного рабочего дня в общей численности персонала, в процентах;

Х13 - коэффициент использования персонала, в процентах;

Х18 - среднемесячная заработная плата, в руб.

В соответствии с полученным уравнением регрессии можно сделать следующие выводы: направление влияния включенных в модель факторов не противоречат экономическому смыслу. С увеличением среднего стажа работников на 1 год выработка увеличивается на 1878,7$, с увеличением заработной платы на 1 руб. она увеличивается на 3,11$, с увеличением коэффициента использования персонала на 1% - на 67,58$, с увлечением доли сотрудников работающих в режиме суммированного рабочего дня в общей численности персонала на 1% - на 40,95$.

Расчеты показали, что для коэффициента текучести наиболее значимые факторные показатели оказались те же, что и для выработки.

Направление влияния включенных в модель факторов не противоречат экономическому смыслу. С увеличением среднего стажа работников на 1 год коэффициент текучести уменьшается на 1,5226%, с увеличением заработной платы на 1 руб. он уменьшается на 0,0011%, с увеличением коэффициента использования персонала на 1% - увеличивается на 0,06907%, с увлечением доли сотрудников работающих в режиме суммированного рабочего дня в общей численности персонала на 1% - уменьшается на 0,0133%.

Прямое сравнение коэффициентов регрессии в уравнении множественной регрессии дает представление о степени влияния факторных признаков на результативный показатель только тогда, когда они выражаются в одинаковых единицах и имеют примерно одинаковую колеблемость.

Для данного исследования, мы предлагаем использовать средний частный коэффициент эластичности.

Для устранения различий в измерении и степени колеблемости, можно использовать другой показатель – бета-коэффициент. Однако для данного исследования, по мнению автора, достаточно оценить модель с помощью средних частотных коэффициентов эластичности (Эi).

Коэффициенты эластичности выражаются следующими величинами:

- для модели выработки:

Э7 = 0,136;

Э11 = 0,088;

Э13 = 0,0852;

Э18 = 0,171;

- для модели коэффициента текучести:

Э7 = -1,277;

Э11 = -0,159;

Э13 = 0,295;

Э18 = -0,494.

Наибольшее влияние на результативный показатель выработки из факторных, вошедших в уравнение регрессии, имеет средняя заработная плата (ее увеличение на 1% вызвало бы рост выработки на 0,171%) и средний стаж работников (его увеличение на 1% вызвало бы рост выработки на 0,136%). Увеличение коэффициента использования персонала и доли сотрудников, работающих в режиме суммированного рабочего дня в общей численности персонала на 1% вызвало бы рост выработки на 0,0852% и 0,088% соответственно.