Оценка влияния человеческого капитала на формирование прибыли предприятий

Мировая тенденция к движению трудовых ресурсов диктует новые подходы к анализу человеческого капитала. В свою очередь человеческий капитал, предъявляет повышенные требования к уровню квалификации и профессиональным компетенциям персонала промышленных предприятий, так как именно персонал предприятий, как носитель уникальных знаний и технологий, является главным стратегическим ресурсом. В связи с эти растет значение подготовки персонала как важнейшего фактора формирования нового качества не только экономики, но и общества в целом.

Формирование человеческого капитала требует от самого человека, предприятий и общества в целом значительных затрат. Поэтому возникает вопрос оценки влияния формирования и развития человеческого капитала на формирования прибыли предприятия. Данный вопрос является актуальным и пока еще недостаточно исследованным, что в значительной мере обусловлено трудностями получения ее количественных и качественных оценок.

Для выявления характера связи исследуемых факторов человеческого капитала при формировании прибыли промышленных предприятий, отобраны три промышленных текстильных предприятия СП «Джавони», СП «Текстиль-Сити» и АООТ Зиннат и для этих предприятий отобраны факторы человеческого капитала, доходности и валовой прибыли на период с 2013 года по 2017 год, диапазоном 5 лет. Таким образом, сформирована матрица данных для проведения корреляционного анализа и выявления степени слияния этих факторов на формирования валовой прибыли промышленных предприятий.

На таблице 1 приведена матрица данных для проведения корреляционного анализа.

Корреляционный анализ проводится поэтапно, согласно ходу анализа подфакторов человеческого капитала. Первоначальными подфакторами для анализа отобраны численность персонала

Таблица 1- Матрица данных для проведения корреляционного анализа

Валовая прибыль	3948485	4725670	5846190	3515750	4919600	17965,23	14758,59	17312,13	16029,75	21250,98	78221,68	80918,98	84290,6	78868,4	8167,32
Численность работников, всего		1052	1023	905	875		864	921	1178	1130		210	180	110	110
Рабочие, всего		910	804	288	338		814	834	913	914		180	138	90	107
Специалисты, всего		54	36	22	61		42	62	35	38		54	14	24	31
Средний доход работника, с полным средним образованием			960	1260	3785			840	1920	2340			1056	1398	3000
Средний доход работника, с не полным средним образованием			4560	6060	7800			4200	3480	3387			3480	3420	3840
Средний доход работника, с высшим образованием			8400	10200	11400			9478	6000	5496			6816	6120	8540
Коэффициент возраста					0,46					0,44					0,44
Кэффициент квалификации работающих					0,51					0,51					0,57
Разряд рабочих, Разряд 1					67					133					15
Разряд рабочих, Разряд 2					375					154					17
Разряд рабочих, Разряд 3					353					182					14
Разряд рабочих, Разряд 4					124					308					38
Разряд рабочих, Разряд 5					180					98					25
Разряд рабочих, Разряд 6					31										1
Коэффициент уровня образованности работников					0,77					0,76					0,7
Средний возраст					41					49					40
Средний опыт работы					13					15					5
Средняя заработная плата					750					350					431

"Теория и практика современной науки"

№6(48) 2019

"Теория и практика современной науки"

№6(48) 2019

в анализируемых предприятиях. Всего взято в расчет 15 панельных данных валовой прибыли и исследуемого подфактора. Результаты анализа приводится в таблице 1.

Таблица 1 – Результат корреляционного анализа валовой прибыли и подфакторов численности персонала промышленных предприятий

№	Наименование подфактора	Коэффициент корреляции
1	Численность работников, всего	0,455286
2	Рабочие, всего	0,221357
3	Специалисты, всего	0,274577

Источник: Расчеты автора

Согласно корреляционному анализу можно сделать вывод, что количество работников имеет средние влияние на формирование валовой прибыли на промышленных предприятиях. Степень влияния количества рабочих и специалистов находится на низком уровне влияния. Можно утверждать, что получаемая прибыль предприятиями не зависит от количественного показателя и его под факторов. Таким образом, появляется гипотеза о зависимости валовой прибыли промышленных предприятий от уровня доходов персонала предприятия. Предполагаем, что чем выше заработная плата и доходность персонала предприятия, тем больше отдача и производительность труда. Для проверки данной гипотезы приведем в таблице 2 корреляционный анализ данного под фактора.

Таблица 2 – Результат корреляционного анализа валовой прибыли и под факторов доходов персонала и рабочих с уровнем образования в промышленных предприятиях

№	Наименование под фактора	Коэффициент корреляции
1	Средняя заработная плата	0,98
2	Коэффициент уровня образованности работников	0,61

3	Средний доход работника, с полным средним образованием	0,12
4	Средний доход работника, с не полным средним образованием	0,77
5	Средний доход работника, с высшим образованием	0,64

Источник: Расчеты автора

Анализ показывает, что общая зависимость валовой прибыли от уровня заработной платы, достигает максимального коэффициента корреляции. Это означает, что чем выше средняя заработная плата на предприятии, тем выше валовая прибыль и гипотеза о полной зависимости прибыли промышленных предприятий от прибыли подтверждается.

Кроме того, коэффициент уровня образованности также влияет умеренно на получаемую прибыль. Данный показатель еще раз подтверждает, что в анализируемых предприятиях сотрудниками выполняется в основном физический труд, который не требует высокой подготовки и уровня человеческого капитала.

При детальном анализе выяснилось, что работники с неполным средним образованием наибольше зависимы от уровня заработной платы по отношению к персоналу с полным средним и высшим образованием. На данных позициях на предприятии заняты в основном работники производственных цехов, что дает возможность рекомендовать промышленным предприятиям определять возможно максимальных уровень дохода для рабочих с целью повышения производительности труда и соответственно валовой прибыли предприятия.

Когда анализируются категория рабочих производственных цехов появляется их классификация. Корреляционных анализ по разрядам рабочих и квалификации персонала приводится в таблице 3.

Таблица 3 – Результат корреляционного анализа валовой прибыли и подфакторов разрадяа рабочих основного производства промышленных предприятий

№

Наименование подфактора

Коэффициент корреляции

1	Разряд рабочих, Разряд 1	-0,50
2	Разряд рабочих, Разряд 2	-0,07
3	Разряд рабочих, Разряд 3	0,93
4	Разряд рабочих, Разряд 4	0,87
5	Разряд рабочих, Разряд 5	0,80
6	Разряд рабочих, Разряд 6	0,88

Источник: Расчеты автора

Анализ влияния количества рабочих основных цехов по разряду на формирование прибыли показывает, что рабочие с 1 и 2 разрядом влияют на формирование валовой прибыли отрицатель. Это сказывается с низким уровнем подготовки рабочих и выпуска большого объема бракованных изделий. основную прибыль предприятию обеспечивают рабочие с 3, 4,5 и 6 разрядом. Гипотеза о приеме более опытных рабочих с наименьшим 3-м разрядом подтверждается.

Для выявления влияния возраста и опыта работы сотрудников и рабочих промышленных предприятий в таблице 4 приведем корреляционных анализ этих показателей с валовой прибылью.

Таблица 4 – Результат корреляционного анализа валовой прибыли и подфакторов человеческого капитала

№	Наименование подфактора	Коэффициент корреляции
1	Коэффициент возраста	0,99
2	Коэффициент уровня образованности работников	0,61
3	Средний возраст	-0,41
4	Средний опыт работы	0,33

Источник: Расчеты автора

Анализ коэффициента возраста также находится на высоком уровне. Коэффициент уровня образованности работников достигает среднего уровня. Зависимость среднего возраста с валовой прибылью является обратной, т.е. чем выше средний возраст персонала, тем меньше прибыли получает предприятие, что идентичен с мировыми показателями. Влияние опыта квалификации работающих на промышленных предприятиях имеет низкое влияние на валовую прибыль.

Таким образом, можно сделать следующие заключительные выводы:

• 1)    промышленные текстильные предприятия Согдийской области уделяют особое внимание составу и качеству своих работников;

• 2)    наблюдается понижение производительности труда на предприятиях, которое вызывает особую озабоченность руководства предприятий;

• 3)    показатели человеческого капитала достаточно низок на предприятиях, что подтверждает выполняемые физический труд рабочими.

• 4)    на рынке труда не востребованы работники с более высоким уровнем человеческого капитала;

• 5)    наличие количества работающих на предприятиях имеет низкую корреляционную зависимость от получаемой прибыли. Это означает, что прибыль предприятия не зависит от количественного показателя трудовых ресурсов, а прибыль формируется от уровня человеческого капитала работников;

• 6)    фактор уровня заработной платы имеет высокую корреляционную зависимость, что подтверждает зависимость производительности работников от материальных стимулирований;

• 7)    в анализируемых предприятиях сотрудниками выполняется в основном физический труд, который не требует высокой подготовки и уровня человеческого капитала;

• 8)    на данный момент уровень образования рабочих (основные производственные рабочие) не формируют прибыль, весомым формирующим

фактором выступает опыт и навыки работы рабочих, таки как разряд. Чем выше разряд рабочих, тем больше чувствуется ее влияние на валовую прибыль;

• 9)    Возраст работников организации имеет обратную корреляционную зависимость, что подтверждает мировую тенденцию к найму молодых работников и специалистов, подающиеся обучению.

• 10)    влияние опыта квалификации работающих на промышленных предприятиях имеет низкое влияние на валовую прибыль.