Если вам поступил запрос на увеличение штатной численности персонала структурного подразделения; поставлена задача оптимизировать функционал, численность, организационную структуру предприятия; необходимо спрогнозировать численность сотрудников на последующие периоды, а вы ограничены во времени, используйте метод факторного нормирования и пакет прикладных программ MS Excel.
Метод факторного нормирования позволяет выявить ключевые факторы, которые влияют на показатель численности персонала. Эти факторы еще называют драйверами численности. Основа метода — корреляционно-регрессионный анализ. Если говорить упрощенно, то это такой распространенный прием обработки статистической информации.
Метод применяется к отдельным производственным процессам, а также к обособленным подразделениям предприятия.
Рассмотрим его применение на примере.
Задача экономиста по труду крупной торговой компании с развитой филиальной сетью (25 филиалов) — определить оптимальную (минимально необходимую) численность сотрудников Службы управления персоналом.
Типовые функции Службы:
- кадровое делопроизводство;
- подбор персонала;
- обучение и развитие персонала.
Алгоритм действий экономиста по труду:
1. Определил факторы (факторные признаки), предположительно влияющие на численность сотрудников Службы управления персоналом:
X1 — среднесписочная численность работников филиала;
X2 — число принятых работников филиала за год;
X3 — число уволенных работников филиала за год;
X4 — число работников филиала, которым был предоставлен/отменен отпуск любого вида за год;
X5 — число работников филиала, направленных в служебные командировки за год;
X6 — число больничных листов, предъявленных работниками филиала за год;
X7 — число заявок на подбор персонала филиала за год;
X8 — число работников филиала, прошедших внутреннее обучение за год;
X9 — число работников филиала, прошедших процедуру оценки за год.
В качестве результативного признака Y (признака, на который влияют факторные признаки) экономист по труду определил штатную численность Службы управления персоналом на конец года.
Обратите внимание!
Основные требования к факторным признакам:
-
совокупность данных по выбранным признакам должна быть однородной и иметь нормальное распределение;
-
на один выбранный факторный признак должно приходиться не менее 10 единиц изучаемой совокупности;
-
факторные признаки должны оказывать непосредственное влияние на результативный признак.
2. Сформировал таблицу исходных данных (табл. 1).
3. Проверил первичную информацию по факторным признакам (данные табл. 1) на однородность.
Для этого с помощью MS Excel рассчитал среднее арифметическое значение, среднеквадратичное отклонение и коэффициент вариации по каждому факторному признаку (табл. 2).
К сведению
Если коэффициент вариации меньше либо равен 33 %, то совокупность данных считается однородной. Если это условие не соблюдается, то совокупность не однородна.
В нашем примере однородными являются группы данных по факторным признакам X1, X4 (в табл. 2 они выделены цветом).
4. Скорректировал первичную информацию по факторным признакам и привел ее к однородности.
Для этого экономист по каждой группе данных по факторным признакам, не отвечающим условию однородности (коэффициент вариации больше 33 %), определил минимальные и максимальные значения (табл. 4; формулы для расчета — в табл. 5) и исключил эти значения из каждой группы. В итоге он получил новую таблицу исходных данных (табл. 6), по которой заново рассчитал коэффициенты вариации (табл. 7).
По результатам расчета не является однородной группа данных по факторным признакам X5, X6, X7, X8, X9 (в табл. 7 они не выделены цветом). Экономист по труду исключил эти данные из последующих расчетов.
<...>
Порядок действий при построении матрицы коэффициентов в MS Excel для наглядности представлен также на рис. 1–4.