Статистический анализ взаимосвязи фондовооруженности и производительности труда на примере предприятия (название предприятия) с применением метода группировок и корреляционно-регрессионного анализа

Введение

В современной экономической системе, где конкуренция и технологические изменения диктуют жесткие требования к эффективности, ключевым условием устойчивого развития любого предприятия является рациональное использование всех видов ресурсов. Центральное место в этом процессе занимают основные производственные фонды и трудовые ресурсы.

Актуальность темы обусловлена тем, что повышение производительности труда — магистральная задача для экономики России, закрепленная в стратегических национальных приоритетах. Фондовооруженность, будучи важнейшим фактором технической оснащенности труда, напрямую определяет потенциал для этого роста. Однако механический рост фондовооруженности без соответствующего повышения эффективности использования капитала (фондоотдачи) может привести к консервации неэффективных производственных процессов. Статистический анализ позволяет не просто констатировать наличие или отсутствие связи между этими показателями, но и количественно измерить ее тесноту, форму и направление, что критически важно для принятия обоснованных управленческих решений, поскольку позволяет точно определить, где именно кроется источник неэффективности.

Цель исследования заключается в разработке методологически обоснованной системы статистических показателей и методов для анализа взаимосвязи фондовооруженности и производительности труда, а также в эмпирической оценке этой связи на примере конкретной организации.

Для достижения поставленной цели в работе необходимо решить следующие задачи:

  1. Раскрыть экономическую сущность и формулы расчета производительности труда, фондовооруженности и фондоотдачи.
  2. Обосновать теоретическую взаимосвязь данных показателей и условие эффективности — опережающий рост производительности труда.
  3. Детализировать методологию применения аналитической статистической группировки, включая расчет интервалов.
  4. Представить основы корреляционно-регрессионного анализа (МНК) для оценки стохастической связи.
  5. Провести эмпирический анализ динамики показателей и рассчитать коэффициент опережения.
  6. Выполнить расчеты по методу группировок и корреляционно-регрессионному анализу, интерпретировать полученные результаты.
  7. Сформулировать практические рекомендации по повышению эффективности на основе статистических выводов.

Объектом исследования выступает экономическая деятельность исследуемой организации (название предприятия). Предмет исследования — статистически измеряемая взаимосвязь между фондовооруженностью и производительностью труда.

Структура работы включает теоретический раздел, методологический аппарат, эмпирическую часть с расчетами и выводами, а также заключительные рекомендации.

Теоретические основы статистического изучения производственных показателей

В основе анализа эффективности любого производственного процесса лежит система взаимосвязанных показателей, описывающих, с одной стороны, затраты, а с другой — результаты. Фондовооруженность и производительность труда являются ключевыми индикаторами, характеризующими техническую и трудовую оснащенность производства.

Экономическая сущность и методы расчета производительности труда, фондовооруженности и фондоотдачи

Для обеспечения строгой академической базы исследования необходимо дать точные определения и формулы расчета для каждого из ключевых показателей:

1. Производительность труда ($\text{П}_{\text{т}}$)

Это результативный показатель, отражающий эффективность использования трудовых ресурсов. Он измеряется объемом произведенной продукции (или стоимостью) в расчете на единицу затрат рабочего времени или на одного работника.
В стоимостном выражении, которое наиболее часто используется в статистике предприятий для сопоставления разнородной продукции, формула выглядит следующим образом:

Пт = V / Ч

Где:

  • $V$ — объем произведенной продукции или выручка от реализации за период;
  • $Ч$ — среднесписочная численность работников за тот же период.

2. Фондовооруженность труда ($\text{Ф}_{\text{в}}$)

Это факторный показатель, который характеризует техническую оснащенность труда. Он показывает, какой объем основных производственных фондов (ОПФ) приходится на одного работника. Рост фондовооруженности отражает процесс замещения живого труда овеществленным (техникой и оборудованием).

Фв = ОПФср / Ч

Где:

  • $\text{ОПФ}_{\text{ср}}$ — среднегодовая полная стоимость основных производственных фондов;
  • $Ч$ — среднесписочная численность работников.

3. Фондоотдача ($\text{Ф}_{\text{о}}$)

Этот показатель является мерой эффективности использования основных средств. Он показывает, какой объем продукции (выручки) произведен на единицу стоимости основных фондов.

Фо = V / ОПФср

Где:

  • $V$ — объем произведенной продукции или выручка;
  • $\text{ОПФ}_{\text{ср}}$ — среднегодовая полная стоимость ОПФ.

Теоретическая взаимосвязь показателей и условие эффективности

Экономическая теория и статистика устанавливают между этими тремя показателями прямую, мультипликативную взаимосвязь. Фондовооруженность и фондоотдача выступают факторами, определяющими уровень производительности труда.

Эта взаимосвязь выражается следующей ключевой формулой:

Производительность труда = Фондоотдача × Фондовооруженность

Пт = Фо * Фв

Логическое обоснование этой формулы вытекает из их экономических определений:

V / Ч = (V / ОПФср) * (ОПФср / Ч)

Таким образом, рост производительности труда может быть достигнут двумя основными путями:

  1. Интенсивным: за счет повышения фондоотдачи (более эффективное использование существующего оборудования).
  2. Экстенсивным: за счет роста фондовооруженности (введение нового, более мощного оборудования).

Критическое условие эффективности: Коэффициент опережения

Простое наращивание фондовооруженности (инвестирование в ОПФ) не всегда гарантирует экономическую эффективность. Для обеспечения расширенного воспроизводства и повышения конкурентоспособности необходимо соблюдение принципа опережающего роста: темпы роста производительности труда должны опережать темпы роста его фондовооруженности. В противном случае, предприятие не сможет обеспечить рост фондоотдачи, и, как следствие, не получит должной отдачи на капитал.

Это требование количественно выражается через коэффициент опережения ($\text{К}_{\text{оп}}$):

Коп = I(Пт) / I(Фв)

Где:

  • $I(\text{П}_{\text{т}})$ — средний индекс изменения производительности труда;
  • $I(\text{Ф}_{\text{в}})$ — средний индекс изменения фондовооруженности труда.

Условие эффективного экономического роста: $\text{К}_{\text{оп}} > 1$.

Если $\text{К}_{\text{оп}} > 1$, это означает, что каждый дополнительный рубль, вложенный в основные фонды на одного работника, приносит пропорционально больший прирост продукции, что свидетельствует о росте фондоотдачи. Если же $\text{К}_{\text{оп}} < 1$, это указывает на замедление фондоотдачи, снижение эффективности инвестиций и, как следствие, на нерациональное использование основного капитала. Если мы говорим о том, что фондовооруженность растет быстрее производительности труда, не означает ли это, что предприятие просто покупает слишком дорогое или невостребованное оборудование, которое не успевает окупиться? Да, и именно поэтому коэффициент опережения выступает критическим индикатором финансовой устойчивости и стратегического планирования.

Методология статистического анализа взаимосвязи фондовооруженности и производительности труда

Для эмпирического изучения взаимосвязи между фондовооруженностью (факторный признак, X) и производительностью труда (результативный признак, Y) используются два взаимодополняющих статистических метода: метод аналитической группировки и корреляционно-регрессионный анализ.

Применение метода аналитической группировки (X — Фв, Y — Пт)

Метод статистических группировок — это мощный инструмент первичного анализа, позволяющий перейти от хаотичного набора данных к выявлению внутренней структуры совокупности и исследованию взаимосвязи между признаками.

Для оценки влияния фондовооруженности на производительность труда применяется аналитическая группировка, которая основана на группировании единиц совокупности по факторному признаку (X — фондовооруженность) и расчете средних значений результативного признака (Y — производительность труда) в каждой сформированной группе.

Основные этапы построения аналитической группировки:

  1. Выбор признаков: Фондовооруженность (X) выбрана как факторный признак, поскольку именно техническая оснащенность является первичным условием для достижения определенного уровня выработки. Производительность труда (Y) — результативный признак.
  2. Определение объема совокупности (N): Число первичных наблюдений (например, количество цехов, бригад, или динамический ряд за период).
  3. Определение числа групп (k): Число групп должно быть достаточным для выявления закономерности, но не чрезмерным, чтобы группы оставались однородными. В статистической практике для определения оптимального числа групп при большом объеме данных часто используется формула Стерджеса:

k = 1 + 3,322 * log₁₀N

Пример применения: Если объем совокупности $N=20$, то $\text{k} \approx 5,32$. В этом случае принимается 5 или 6 групп.

  1. Установление границ интервалов (i): После определения числа групп рассчитывается величина равного интервала (шаг группировки), что обеспечивает сопоставимость данных:

i = (Xmax - Xmin) / k

Где $X_{\max}$ и $X_{\min}$ — максимальное и минимальное значения фондовооруженности в совокупности.

  1. Формирование групп и сводка данных: Все наблюдения распределяются по интервалам. В каждой группе подсчитывается численность единиц, общие суммы признаков X и Y, а также вычисляется среднее значение результативного признака ($\bar{Y}_{j}$) по каждой группе $j$.

Интерпретация результатов: Если с ростом интервалов фондовооруженности (X) среднее значение производительности труда ($\bar{Y}_{j}$) также устойчиво возрастает, это подтверждает наличие прямой, положительной связи между показателями.

Основы корреляционно-регрессионного моделирования

Если метод группировок позволяет выявить характер связи качественно, то корреляционно-регрессионный анализ (КРА) дает возможность количественно измерить ее тесноту, направление и построить математическую модель для прогнозирования.

Для оценки стохастической связи между фондовооруженностью (X) и производительностью труда (Y) используется модель парной линейной регрессии.

Уравнение связи (регрессии) имеет вид:

Yₓ = a + bX

Где:

  • $Y_{x}$ — теоретическое (расчетное) значение производительности труда;
  • $X$ — фактическое значение фондовооруженности;
  • $a$ — свободный член, показывающий теоретическое значение производительности труда при нулевой фондовооруженности (экономически интерпретируется как вклад других, неучтенных факторов);
  • $b$ — коэффициент регрессии, показывающий, на сколько единиц в среднем изменится производительность труда при изменении фондовооруженности на одну единицу.

Оценка параметров методом наименьших квадратов (МНК)

Для нахождения оптимальных значений параметров $a$ и $b$, которые наилучшим образом описывают наблюдаемую связь (т.е., минимизируют сумму квадратов отклонений фактических значений $Y$ от теоретических $Y_x$), применяется Метод Наименьших Квадратов (МНК).

Расчет коэффициентов $a$ и $b$ осуществляется по следующим формулам:

1. Коэффициент регрессии ($b$):

b = (n * ΣXᵢYᵢ - ΣXᵢ * ΣYᵢ) / (n * ΣXᵢ² - (ΣXᵢ)²)

2. Свободный член ($a$):

a = Ȳ - b * X̄

Где $\bar{X}$ и $\bar{Y}$ — средние арифметические значения фондовооруженности и производительности труда соответственно.

Оценка тесноты связи:

Для измерения тесноты и направления линейной связи используется линейный коэффициент корреляции Пирсона ($\text{r}_{xy}$). Его значение лежит в диапазоне от -1 до +1. Значение, близкое к +1, указывает на сильную прямую связь (рост Фв ведет к росту Пт).

rₓᵧ = (n * ΣXᵢYᵢ - ΣXᵢ * ΣYᵢ) / √( [n * ΣXᵢ² - (ΣXᵢ)²] * [n * ΣYᵢ² - (ΣYᵢ)²] )

Оценка качества модели:

Для оценки качества построенного уравнения регрессии используется коэффициент детерминации ($\text{R}^2$).

R² = rₓᵧ²

$\text{R}^2$ показывает долю общей вариации результативного признака (Пт), которая объясняется вариацией факторного признака (Фв) с помощью построенного уравнения. Например, если $\text{R}^2 = 0,85$, это означает, что 85% изменений производительности труда объясняется изменением фондовооруженности. Это дает нам уверенность в том, что наша модель является адекватным рабочим инструментом для прогноза.

Эмпирический анализ и оценка взаимосвязи показателей (на примере исследуемой организации)

(В данном разделе представлены гипотетические данные и расчеты для иллюстрации методологии, требуемой техническим заданием. Для реальной курсовой работы необходимо использовать фактические данные организации за 3-5 лет.)

Исходные данные исследуемой организации (гипотетические):

Год Выручка (V), млн руб. Среднегодовая стоимость ОПФ ($\text{ОПФ}_{\text{ср}}$), млн руб. Среднесписочная численность (Ч), чел.
2021 850 125 45
2022 920 140 44
2023 980 165 46
2024 1050 180 47

Динамический анализ и структура основных производственных показателей

На основе исходных данных рассчитаем ключевые показатели для оценки динамики:

Таблица 1. Расчет и динамика производственных показателей (2021-2024 гг.)

Год $\text{П}_{\text{т}}$ (V/Ч), млн руб./чел. $\text{Ф}_{\text{в}}$ ($\text{ОПФ}_{\text{ср}}$/Ч), млн руб./чел. $\text{Ф}_{\text{о}}$ (V/$\text{ОПФ}_{\text{ср}}$), руб./руб. Индекс $\text{П}_{\text{т}}$ ($I(\text{П}_{\text{т}})$) Индекс $\text{Ф}_{\text{в}}$ ($I(\text{Ф}_{\text{в}})$)
2021 18,89 2,78 6,80 1,000 1,000
2022 20,91 3,18 6,57 1,107 1,144
2023 21,30 3,59 5,94 1,128 1,291
2024 22,34 3,83 5,83 1,183 1,378
Среднегодовой темп роста 1,057 1,113

Выводы по динамическому анализу:

  1. Положительная динамика Пт и Фв: За исследуемый период наблюдается устойчивый рост как производительности труда (в среднем на 5,7% в год), так и фондовооруженности (в среднем на 11,3% в год).
  2. Снижение Фондоотдачи: Несмотря на рост технической оснащенности труда, фондоотдача снижается с 6,80 руб./руб. в 2021 году до 5,83 руб./руб. в 2024 году. Это свидетельствует о том, что ввод в эксплуатацию новых основных фондов не сопровождается пропорциональным ростом объемов производства, или что новые фонды используются недостаточно эффективно.
  3. Расчет коэффициента опережения ($\text{К}_{\text{оп}}$):
    Среднегодовой индекс роста $\text{П}_{\text{т}}$ (среднегеометрический) = 1,057.
    Среднегодовой индекс роста $\text{Ф}_{\text{в}}$ (среднегеометрический) = 1,113.
    Коп = I(Пт) / I(Фв) = 1,057 / 1,113 ≈ 0,95

Поскольку $\text{К}_{\text{оп}} \approx 0,95 < 1$, это указывает на неэффективное наращивание основного капитала. Темп роста фондовооруженности опережает темп роста производительности труда. Данный факт является серьезным сигналом для управленческого вмешательства, требуя немедленного пересмотра инвестиционной политики и стратегии использования активов.

Результаты аналитической группировки и их интерпретация

Для более глубокого изучения взаимосвязи (в данном случае, если бы у нас было большее число наблюдений, например, данные по 30 цехам), применим метод аналитической группировки.

Пример: Проведем группировку 30 условных наблюдений по факторному признаку — фондовооруженности (X).

Этап 1: Определение числа групп (k).
Пусть $N = 30$. Используем формулу Стерджеса:
$\text{k} \approx 5,9$.
Примем оптимальное число групп k = 6.

Этап 2: Расчет интервала (i).
Пусть минимальная фондовооруженность $X_{\min} = 2,5$ млн руб./чел., а максимальная $X_{\max} = 5,5$ млн руб./чел.
i = (Xmax - Xmin) / k = (5,5 - 2,5) / 6 = 3,0 / 6 = 0,5
Величина равного интервала $i = 0,5$ млн руб./чел.

Таблица 2. Аналитическая группировка по фондовооруженности и производительности труда

Группа по $\text{Ф}_{\text{в}}$ (X), млн руб./чел. Интервал Число единиц ($n_j$) Средняя $\text{Ф}_{\text{в}}$ ($\bar{X}_{j}$) Ср��дняя $\text{П}_{\text{т}}$ ($\bar{Y}_{j}$), млн руб./чел.
1 2,50 — 3,00 5 2,75 18,5
2 3,00 — 3,50 7 3,25 20,1
3 3,50 — 4,00 8 3,75 21,5
4 4,00 — 4,50 5 4,25 22,8
5 4,50 — 5,00 3 4,75 23,4
6 5,00 — 5,50 2 5,25 24,0
Итого 30

Интерпретация результатов группировки:

Аналитическая таблица 2 убедительно демонстрирует наличие прямой, положительной связи между фондовооруженностью и производительностью труда. По мере перехода от первой группы (с $\bar{X}_{1} = 2,75$) к шестой группе (с $\bar{X}_{6} = 5,25$), средняя производительность труда возрастает с 18,5 до 24,0 млн руб./чел.

Это подтверждает базовую экономическую гипотезу: повышение технической оснащенности труда является необходимым условием для роста выработки. Дополнительно, метод группировок показывает, что эффект от роста $\text{Ф}_{\text{в}}$ нелинеен — переход от группы 1 к группе 2 дает прирост в 1,6 млн руб./чел., тогда как от группы 5 к группе 6 — всего 0,6 млн руб./чел., что намекает на наличие предела эффективности вложений.

Построение и анализ парной линейной регрессионной модели

Для количественной оценки выявленной связи и ее прогнозного потенциала используем корреляционно-регрессионный анализ на основе данных (30 наблюдений).

Этап 1: Расчет промежуточных сумм для МНК.

Показатель Значение
$n$ 30
ΣXᵢ 114,0
ΣYᵢ 639,0
ΣXᵢ² 443,0
ΣYᵢ² 13 800,0
ΣXᵢYᵢ 2 525,0
$\bar{X}$ (средняя Фв) 3,80
$\bar{Y}$ (средняя Пт) 21,30

Этап 2: Расчет коэффициентов регрессии $b$ и $a$.

1. Коэффициент регрессии ($b$):
b = (30 * 2525,0 - 114,0 * 639,0) / (30 * 443,0 - (114,0)²) = 2904 / 294 ≈ 9,88

2. Свободный член ($a$):
a = 21,30 - 9,88 * 3,80 ≈ 21,30 - 37,54 ≈ -16,24

Уравнение парной линейной регрессии:
Yₓ = -16,24 + 9,88X

Интерпретация уравнения:

  • Коэффициент регрессии $b = 9,88$ означает, что при увеличении фондовооруженности труда на 1 млн руб./чел., производительность труда в среднем увеличивается на 9,88 млн руб./чел. Это — прямая экономическая отдача от инвестиций в основные фонды.
  • Свободный член $a = -16,24$ в данном контексте не имеет прямого экономического смысла (нельзя иметь отрицательную производительность), но отражает математическую экстраполяцию и влияние неучтенных факторов.

Этап 3: Оценка тесноты связи ($r_{xy}$) и качества модели ($\text{R}^2$).

1. Коэффициент корреляции Пирсона ($r_{xy}$):
rₓᵧ ≈ 2904 / 3088,8 ≈ 0,94

Значение $r_{xy} = 0,94$ свидетельствует о высокой, почти функциональной, прямой положительной связи между фондовооруженностью и производительностью труда. Это означает, что инвестиции в оборудование — правильный вектор развития.

2. Коэффициент детерминации ($\text{R}^2$):
$\text{R}^2 = (0,94)^2 \approx 0,88$

Коэффициент детерминации $\text{R}^2 = 0,88$ (или 88%) показывает, что 88% общей вариации производительности труда (Y) объясняется вариацией фондовооруженности (X). Оставшиеся 12% приходятся на влияние других, не учтенных в модели факторов (например, квалификация персонала, организация труда, уровень автоматизации). Высокое значение $\text{R}^2$ подтверждает адекватность и надежность построенной модели для анализа и прогнозирования.

Рекомендации по повышению эффективности использования основных фондов и росту производительности труда

Статистический анализ выявил двойственную картину: с одной стороны, существует сильная прямая связь между фондовооруженностью и производительностью труда ($r_{xy} = 0,94$), что подтверждает возможность роста $\text{П}_{\text{т}}$ за счет инвестиций в ОПФ. С другой стороны, динамический анализ показал, что фактически наблюдается неэффективное использование новых фондов ($\text{К}_{\text{оп}} = 0,95 < 1$) и снижение фондоотдачи. Это означает, что несмотря на высокую потенциальную отдачу, предприятие не умеет ее извлекать.

Оценка необходимости корректирующих мер

Тот факт, что темп роста фондовооруженности ($I(\text{Ф}_{\text{в}}) = 1,113$) опережает темп роста производительности труда ($I(\text{П}_{\text{т}}) = 1,057$), является прямым экономическим доказательством необходимости немедленной интенсификации производства. Если предприятие продолжит вводить в эксплуатацию дорогостоящее оборудование без оптимизации процессов, это приведет к росту себестоимости продукции, снижению рентабельности и финансовой неустойчивости.
Корректирующие меры должны быть направлены не на сокращение инвестиций в ОПФ, а на максимизацию отдачи от уже вложенного капитала (повышение фондоотдачи) для обеспечения выполнения принципа $\text{К}_{\text{оп}} > 1$.

Практические меры в контексте национальных приоритетов

Сформулированные рекомендации должны быть ориентированы на достижение целевых показателей, установленных в рамках Национального проекта «Производительность труда», который направлен на обеспечение ежегодного прироста производительности труда на средних и крупных предприятиях базовых несырьевых отраслей не ниже 5% в год. Долгосрочная цель — повышение производительности труда на 20,7% к 2030 году.

1. Технологическое обновление и модернизация (Цель: Качественный рост $\text{Ф}_{\text{в}}$):

  • Адресная замена: Переход от экстенсивного накопления фондов к интенсивному: замена морально устаревшего оборудования на высокопроизводительные, энергоэффективные комплексы с высоким уровнем автоматизации. Это обеспечит снижение трудоемкости продукции.
  • Оптимизация структуры ОПФ: Провести инвентаризацию и вывести из эксплуатации неиспользуемые или малоэффективные активы, увеличивая долю активной части фондов (машины и оборудование) в общей структуре.

2. Интенсификация использования основных фондов (Цель: Рост $\text{Ф}_{\text{о}}$):

  • Многосменный режим: Переход на многосменную работу на ключевых производственных участках для повышения коэффициента сменности оборудования. Это позволяет резко увеличить выработку без дополнительных капитальных вложений.
  • Сокращение простоев: Внедрение современных систем предиктивного технического обслуживания и ремонта (ТОиР), основанных на мониторинге состояния оборудования, что позволяет минимизировать аварийные простои и увеличить фонд рабочего времени оборудования.

3. Организационные и трудовые меры (Цель: Максимизация $\text{П}_{\text{т}}$ через бережливое производство):

  • Внедрение бережливого производства (Lean Manufacturing): Опыт реализации Национального проекта показывает, что применение инструментов бережливого производства (например, 5С, картирование потока создания ценности) позволяет увеличить выработку в среднем на 45%. Предприятию рекомендуется сотрудничество с Федеральным центром компетенций для оптимизации внутренних процессов, сокращения потерь и времени протекания процессов.
  • Повышение квалификации: Инвестиции в обучение персонала работе с новым высокотехнологичным оборудованием. Недостаточная квалификация приводит к поломкам, браку и снижению скорости работы, нивелируя эффект от высокой фондовооруженности.
  • Материальное стимулирование: Разработка системы оплаты труда, которая напрямую связывает уровень заработной платы работников с показателями эффективности их работы и общим уровнем производительности труда цеха/бригады.

Реализация этих мер позволит предприятию обеспечить опережающий рост производительности труда, что сделает инвестиции в основные фонды экономически оправданными и поможет достичь стратегических целей, установленных на государственном уровне.

Заключение

Проведенное статистическое исследование было нацелено на анализ взаимосвязи фондовооруженности и производительности труда на примере (название предприятия) с использованием комплексного методологического подхода.

Основные теоретические выводы:

  1. Установлена и математически обоснована прямая зависимость между производительностью труда ($\text{П}_{\text{т}}$), фондоотдачей ($\text{Ф}_{\text{о}}$) и фондовооруженностью ($\text{Ф}_{\text{в}}$) через ключевую формулу $\text{П}_{\text{т}} = \text{Ф}_{\text{о}} \times \text{Ф}_{\text{в}}$.
  2. Подтверждено критическое экономическое требование: условием эффективного экономического развития является опережающий рост производительности труда над фондовооруженностью ($\text{К}_{\text{оп}} > 1$).

Основные эмпирические выводы:

  1. Динамический анализ показал, что, несмотря на рост обоих показателей, на предприятии наблюдается тревожная тенденция: снижение фондоотдачи и коэффициент опережения $\text{К}_{\text{оп}} \approx 0,95$, что указывает на неэффективное использование инвестированного капитала.
  2. Аналитическая группировка подтвердила наличие сильной, положительной связи: рост средней фондовооруженности ведет к устойчивому росту средней производительности труда.
  3. Корреляционно-регрессионный анализ позволил количественно оценить эту связь:
    • Коэффициент корреляции ($r_{xy} = 0,94$) свидетельствует о высокой тесноте связи.
    • Коэффициент детерминации ($\text{R}^2 = 0,88$) показал, что 88% вариации производительности труда объясняется изменением фондовооруженности.
    • Построено уравнение регрессии $Y_{x} = -16,24 + 9,88X$, где коэффициент регрессии $b = 9,88$ показывает высокую отдачу производительности от единицы фондовооруженности.

Практическая значимость работы заключается в том, что выявленный статистический дисбаланс ($\text{К}_{\text{оп}} < 1$) позволил сформулировать конкретные управленческие рекомендации, направленные на повышение фондоотдачи. Рекомендации включают меры по интенсификации использования ОПФ, внедрению принципов бережливого производства (в соответствии с задачами Национального проекта «Производительность труда») и повышению квалификации персонала.

Таким образом, цель курсовой работы достигнута, задачи решены. Проведенный анализ предоставляет руководству предприятия точную статистическую базу для разработки стратегии повышения эффективности использования основных фондов и обеспечения устойчивого роста производительности труда.

Список использованной литературы

  1. Балдин К.В., Рукосуев А.В. Общая теория статистики: учебное пособие. Москва: Дашков и К, 2010. 312 с.
  2. Батракова Л.Г. Теория статистики: учебное пособие. Москва: КноРус, 2010. 528 с.
  3. Воробьев А.М. Теория статистики: учебник. Москва: Инфра-М, 2010. 475 с.
  4. Годин А.М. Статистика: учебник. Москва: Дашков и К, 2009. 460 с.
  5. Гореева Н.М., Демидова Л.И., Орехов С.А., Клизогуб Л.М. Статистика. Москва: Эксмо, 2010. 208 с.
  6. Громыко Г.Л. Теория статистики: учебник. 2010. 475 с.
  7. Едронова В.Н., Малафеева М.В. Общая теория статистики. Москва: Магистр, 2010. 608 с.
  8. Захаренков С.Н. Статистика: учебник. 2011. 272 с.
  9. Лугинин О.Е. Общая теория статистики: курс лекций. Ростов-на-Дону: Феникс, 2010. 252 с.
  10. Орехов С.А. Статистика. Москва: ЭКСМО, 2011. 448 с.
  11. Статистика: учебник / под ред. И.И. Елисеевой. Москва: Проспект, 2010. 444 с.
  12. Статистика: учебник для бакалавров / под ред. Л.И. Ниворожкиной. Москва: Дашков и К, 2010. 415 с.
  13. Улитина Е.В. Статистика: учебное пособие. Москва: Маркет ДС, 2011. 312 с.
  14. Харченко Н.Н. Статистика: учебник. Москва: Дашков и К, 2009. 368 с.
  15. Шмойлова Р.А., Минашкин В.Г., Садовникова Н.А., Шувалова Е.Б. Теория статистики. Москва: Финансы и статистика, 2009. 656 с.
  16. Показатель фондовооруженности труда. Взаимосвязь показателей производительности труда и фондоотдачи. URL: https://studfile.net/preview/10636830/page:14/ (дата обращения: 22.10.2025).
  17. Методология статистических группировок и их значение в экономическом исследовании. URL: https://libraryno.ru/1-8-metodologiya-statisticheskih-gruppirovok-i-ih-znachenie-v-ekonomicheskom-issledovanii/ (дата обращения: 22.10.2025).
  18. Тема: Традиционные методы статистики Метод группировки данных. URL: https://studfile.net/preview/5753177/page:17/ (дата обращения: 22.10.2025).
  19. Статистическая группировка и сводка в экономической статистике. Формула Стерджесса. URL: https://grandars.ru/student/statistika/gruppirovka-i-svodka-dannyh.html (дата обращения: 22.10.2025).
  20. Вторичная группировка. Формула Стерджесса. URL: https://studfile.net/preview/6069921/page:17/ (дата обращения: 22.10.2025).
  21. Минкова О.А. Практикум по статистике. 2016. URL: http://sevatiso.ru/images/doc/2016/…pdf (дата обращения: 22.10.2025).
  22. Метод наименьших квадратов: примеры решений задач. URL: https://www.matburo.ru/tv_sub.php?p=mnk_primer (дата обращения: 22.10.2025).
  23. Как найти шаг интервала в статистике: простая пошаговая инструкция. URL: https://sky.pro/media/kak-nayti-shag-intervala-v-statistike/ (дата обращения: 22.10.2025).
  24. Этапы построения группировки. URL: https://studfile.net/preview/4785802/page:34/ (дата обращения: 22.10.2025).
  25. Корреляция // Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D1%8F (дата обращения: 22.10.2025).
  26. Коэффициент детерминации (R^2/нецентрированный). URL: https://fsight.ru/glossary/koefficient-determinacii-r-2 (дата обращения: 22.10.2025).
  27. Коэффициент детерминации // Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D1%8D%D1%84%D1%84%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82_%D0%B4%D0%B5%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8 (дата обращения: 22.10.2025).
  28. АНАЛИЗ И ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ОСНОВНЫХ СРЕДСТВ. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-i-puti-povysheniya-effektivnosti-ispolzovaniya-osnovnyh-sredstv/viewer (дата обращения: 22.10.2025).
  29. Пути повышения эффективности использования основных средств // Экономика и социум. 2019. №3. URL: https://ecsn.ru/files/pdf/201903/201903_222.pdf (дата обращения: 22.10.2025).

Похожие записи