Всем привет! Этот пост открывает цикл статей, рассказывающих про один, на мой взгляд, самый трудный и в то же время очень удобный способ нормирования труда, вернее метод расчета численности персонала – корреляционо-регрессионный метод. Трудный, потому что для его использования необходимы глубокие знания высшей математики, в частности математическое моделирование. Удобный, потому что никаких исследований, а тем более наблюдений проводить не надо. Весь метод основан на цифрах и является чистой воды математикой. Готовьтесь к формулам и расчетам! Итак, поехали!
По большому счету данный метод является расширением к методу усреднения. Суть метода в оценке величины, характеризующей изменение ожидаемого значения при изменении условий. Поскольку мы с вами специалисты по нормированию труда и отвечаем за численность персонала, я сразу перейду к тому, что ожидаемое значение у нас с вами – это численность персонала. Таким образом, с помощью регрессионного анализа мы выполним расчет величины изменения численности персонала, при изменении влияющих на нее (численность) факторов.
Наверно следует начать с того, что данный метод очень прост и привлекателен. Современное развитие офисных программ позволяют нам в считанные минуты произвести все расчеты и выдать результат моделирования. Но, в тоже время, нормирование труда данным методом больше всего подвержено неправильным трактовке и использованию полученного результата. В случае если риск ошибки очень высок, то лучше, если выполнение анализа, с помощью данного метода, будет поручено человеку, хорошо знающему высшую математику и имеющему опыт в математическом моделировании.
Теперь скажу о некоторых ограничениях данного метода. Поскольку искать мы будем математическую зависимость численности персонала от различных факторов, то обязательно должна быть динамика изменений численности. Другими словами, если за выбранный вами период (месяц, квартал, год) численность не менялась и была константой, то применение данного метода даст вам ноль, не только в изменении численности, но в самой численности.
Также применение данного метода подразумевает, что набор функций изучаемого персонала стабилен, т.е. сотрудники не выполняют каждый раз новый набор функций. Важно! Функции, которые попадут в модель для оценки их влияния на численность персонала, должны выполняться достаточно длительное время и должны иметь динамику объемных показателей.
Напугал?! Надеюсь, что нет! Ведь трудности нас только укрепляют! Для укрепления вашей обороноспособности, скажу, что данный метод является одним из 7 простых инструментов кайдзен.
Метод корреляционно-регрессионного анализа не является процедурой, то описать все шаги в явном виде (Делай раз, делай два!) не получиться. Исследователи должны подходить творчески при выполнении данного метода. Я попробую описать его шаги крупными мазками. Для начала покажу вам таблицу с описанием этапов, способов их реализации и результаты, которые вы получите после каждого этапа.
| Этап | Комментарии | Способ реализации этапа | Результат | |
| Установление логической зависимости (причинно-следственной связи) значений численности от факторов | 1. Определение функционального подразделения, его задач и функций. | Выбор подразделения для проведения исследований. | Экспертный метод, функциональный анализ | Перечень факторов потенциально влияющих на численность |
| 2. Определение совокупности факторов, влияющих на численность персонала выбранного подразделения. | Фактор определяется как измеримый в натуральных показателях результат выполнения функции. | |||
| Установление статистической зависимости значений численности от факторов | 3. Сбор и определение пригодности исходных данных для применения корреляционно-регрессионного метода | Исходными данными являются статистические значения численности персонала и факторов, включенных в исследования. Проверка пригодности этих данных для применения корреляционно-регрессионного метода проводится по двум направлениям: достаточность размера выборочной совокупности исходных данных и ее однородность. | Корреляционно-регрессионный анализ | Матрица исходных данных |
| 4. Первичное определение факторов, подлежащих включению в регрессионную модель | По данным исходной матрицы строится матрица корреляций. По результатам ее анализа, происходит отсев статистически незначимых факторов и определяется перечень факторов, подлежащих включению в регрессионную модель. | Матрица исходных данных для статистически значимых факторов | ||
| 5. Построение регрессионной модели и оценка ее пригодности | Определение регрессионного уравнения и оценка его пригодности для дальнейшего практического использования по дополнительной регрессионной статистике. | Регрессионная модель | ||
| Практическое применение регрессионной модели | 6. Определение оптимальной численности персонала | Определение расчетных значений численности персонала путем подстановки существующих значений факторов в регрессионное уравнение. | Подстановка в регрессионное уравнение соответствующих значений факторов | Оптимальная существующая численность персонала |
| 7. Прогнозирова-ние численности персонала | Определение прогнозной численности персонала путем подстановки в регрессионное уравнение значений факторов ожидаемых на период прогноза. | Прогнозные значения численности | ||
1. Выбор функционального подразделения, его задач и функций.
У нас с вами, и, думаю, все со мной будут солидарны, цель одна – расчет численности персонала! Осталось только определить, какой именно персонал мы будет нормировать. Скажу сразу, что для расчета численности производственного персонала данный метод не совсем хорош, точность не та. Работу производственного персонала лучше всего изучать с помощью непосредственных замеров затрат рабочего времени. Но, при желании, этот тоже сойдет! Другое дело офис! Здесь нужно чувствовать тонкую грань — «белые воротнички» очень трепетно защищают свою неприкосновенность, и любые вторжения в их личное пространство грозит разговором на повышенных тонах. Ну, вы меня понимаете! Применение КРА снимает все психологические вопросы, при достаточно неплохом результате, поскольку прямых контактов с исполнителями можно и не проводить. Осталось определить какой именно офисный персонал мы будем с вами исследовать.
Сейчас я не буду привязываться к конкретной функции. Сначала я опишу в общих чертах метод, а в потом приведу вам пример расчета численности персонала HR-подразделений. Мне кажется, что расчет нас самих любимых, будет более понятен.
Важный момент! Данный метод очень хорошо демонстрирует себя в компаниях с разветвленной сетью. Т.е. сравнение численности персонала происходит в рамках функции, которая выполняется во всех (или во многих) региональных подразделениях. Если же функция выполняется только в головном офисе или в одном филиале/территориальном управлении/представительстве, то для проведения исследований лучше всего выбрать другой метод. Понимаю ваш вопрос, — «Про это ограничение нужно было сказать сразу, в начале статьи!». Не торопитесь! Дело в том, что это ограничение вытекает из требования набора достаточного количества статистических данных по каждому фактору. Когда у вас подразделений с одинаковым функционалом несколько проблем нет, а вот когда оно одно, то нужно применить не горизонтальный, а вертикальный вектор – набрать статистику не по нескольким подразделениям, а по одному, но за большой промежуток времени. Если же у вас нет таких данных, то однозначно данный метод вам не помощник. Надеюсь, я исправился?!
А на сегодня все!
Добрый день! Думаю, что будет очень интересный цикл статей. Хочется иметь их под рукой при необходимости применения.
К сожалению, не нашла возможность скачать в удобном формате. Или скачивание не предусмотрено?
Ольга, добрый день!
Материала для скачивания не предусмотрено. Честно говоря, даже не представляю что можно предоставить для скачивания. Сайт работает в режиме 24/24. Всегда можно зайти и прочитать. Задавайте вопросы, я отвечу. Если необходимо можно на форуме сделать отдельную тему. Вернее так и сделаю чуть позже.