Анализ кадровой политики предприятия

Моделирование как процесс, представляет собой построение системы. Именно в моделировании можно отобразить существенные признаки системы, имеющие непосредственное влияние на изучаемый объект. Модель является, элементом творческого процесса.

Взаимосвязь между исследуемыми факторами и результативным показателем можно выявить с помощью построения многофакторной корреляционной модели.

Построение модели - процесс творческий. По одному и тому объекту может быть построено множество моделей в зависимости от цели и применяемого инструментария.

Связь между результативным и факторным признаками может быть функциональной и статистической. Функциональные связи почти не встречаются в массовых явлениях общественной жизни.

Этапами построения многофакторной корреляционной модели являются:

1 этап - формирование исходной матрицы данных, отбор наиболее существенных факторов для корреляционного анализа;

2 этап - корреляционный анализ. Анализ матрицы парных корреляций;

3 этап - регрессионный анализ. Анализ множественного коэффициента корреляции и параметров уравнения регрессии;

4 этап - статистическая оценка результатов корреляционно-регрессионного анализа и практическое их применение.

При изучении связи экономических показателей производства (деятельности) используют корреляционно-регрессионный анализ. Приемы корреляционно-регрессионного анализа широко применяются в экономических исследованиях, которые позволяют количественно выразить взаимосвязь между показателями [9].Необходимые условия применения корреляционно-регрессионного анализа:

- наличие достаточно большого количества наблюдений о величине исследуемых факторных и результативных показателей;

- исследуемые факторы должны иметь количественное измерение и отражение в тех или иных источниках информации.

Применение корреляционно-регрессионного анализа позволяет решить следующие задачи:

- определить изменение результативного показателя под воздействием одного или нескольких факторов (в абсолютном измерении), то есть определить, на сколько единиц изменяется величина результативного показателя при изменении факторного на единицу;

- установить относительную степень зависимости результативного показателя от каждого фактора [9].

Исследование корреляционных соотношений имеет огромное значение в экономическом анализе. Это проявляется в том, что значительно углубляется факторный анализ, устанавливаются место и роль каждого фактора в формировании уровня исследуемых показателей, углубляются знания об изучаемых явлениях, определяются закономерности их развития и как итог - точнее обосновываются планы и управленческие решения, более объективно оцениваются итоги деятельности предприятий и более полно определяются внутрихозяйственные резервы [9].

Одной из основных задач корреляционно-регрессионного анализа является С [9].

Для решения этой задачи подбирается соответствующий тип математического уравнения. Уравнение однофакторной (парной) линейной корреляционной связи имеет вид:

y = a₀ + a₁•x , (3.1)

где y - теоретические значения результативного признака, полученные по уравнению регрессии (результативный показатель);

х - факторный показатель;

a₀, a₁ - коэффициенты (параметры) уравнения регрессии.

Уравнение показывает среднее значение изменения результативного признака у при изменении факторного признака х на одну единицу его измерения, то есть вариацию у, приходящуюся на единицу вариации х. Знак a₁ указывает направление этого изменения.

Параметры уравнения a₀, a₁ находят методом наименьших квадратов (метод решения систем уравнений, при котором в качестве решения принимается точка минимума суммы квадратов отклонений), то есть в основу этого метода положено требование минимальности сумм квадратов отклонений эмпирических данных y_i от выровненных y [9].

Для практического использования моделей регрессии большое значение имеет их адекватность, т.е. соответствие фактическим статистическим данным [9].

Корреляционный и регрессионный анализ обычно (особенно в условиях так называемого малого и среднего бизнеса) проводится для ограниченной по объему совокупности [9]. Поэтому показатели регрессии и корреляции - параметры уравнения регрессии, коэффициенты корреляции и детерминации могут быть искажены действием случайных факторов. Чтобы проверить, насколько эти показатели характерны для всей генеральной совокупности, не являются ли они результатом стечения случайных обстоятельств, необходимо проверить адекватность построенных статистических моделей.

Основные условия применения корреляционно-регрессионного метода:

1) наличие достаточно большой по объему выборочной совокупности, считается, что число наблюдений должно превышать более чем 10 раз число факторов, влияющий на результат;

2) наличие качественно однородной исследуемой совокупности;

3) подчинение распределения совокупности по результативному и факторным признакам нормальному закону или близость к нему. Выполнение этого условия обусловлено использованием метода наименьших квадратов при расчете параметров корреляции и некоторых др.

Основные задачи корреляционно-регрессионного анализа:

1) измерение тесноты связи между результативным и факторным признаком (признаками), в зависимости от количества влияющих на результат факторов задача решается путем вычисления корреляционного отношения, коэффициентов панной, множественной корреляции или детерминации;

2) оценка параметров уравнения регрессии, выражающего зависимость средних значений результативного признака от значений факторного признака (признаков), задача решается путем вычисления коэффициентов регрессии;

3) определение важнейших факторов, влияющих на результативный признак, задача решается путем оценки тесноты связи факторов с результатом;

4) прогнозирование возможных значений результативного признака задаваемых значениях факторных признаков. Задача решается путем подстановки ожидаемых значений факторов в регрессионное уравнение и вычисления прогнозируемых значений результата.

Часто при анализе взаимосвязей социально-экономических явлений среди различных факторов, влияющих на результат, бывает важно выделить наиболее значимый факторный признак, который в большей степени обуславливает вариацию результативного признака.

Этим обусловлена необходимость измерения парных корреляций и построения уравнений парных регрессий.

Парная корреляция характеризует тесноту и направленность связи между результативным и факторным признаками. Парная регрессия позволяет описать форму связи в виде уравнения парной регрессии [32].

При анализе взаимосвязей социально-экономических явлений, как правило, выясняется, что на результат влияет ряд факторных признаков, основные из которых следует включить в регрессионную модель. При этом следует помнить, что все факторы учесть в модели невозможно по ряду причин: часть факторов просто неизвестна современной науке, по части известных факторов нет достоверной информации или количество включаемых в модель факторов может быть ограничено объемом выработки (количество факторных признаков должно быть на порядок меньше численности изучаемой совокупности).

Множественная регрессия описывает форму связи в виде уравнения множественной регрессии, или регрессионной модели.

Параметры уравнения множественной регрессии называют коэффициентами множественной регрессии и определяют с помощью решения системы нормальных уравнений.

При этом число нормальных уравнений в общем случае будет равно числу параметров. Зависимость коэффициентов множественной регрессии оценивается на основе t-критерия Стьюдента, рассчитывают как отношение взятого по модулю коэффициента регрессии к его средней ошибке с заданными уровнем значимости и числом степеней свободы.

Множественный коэффициент корреляции - R рассчитывается при наличии связи между всеми признаками регрессионной модели. Значимость множественного коэффициента корреляции проверяется на основе F-критерия Фишера [32].

Квадрат множественного коэффициента корреляции называют множественным коэффициентом детерминации , он оценивает долю вариации результативного фактора за счет представленных в модели факторов в общей вариации результата [32].

Статистическая надежность регрессионного уравнения в целом оценивается на основе F-критерия Фишера: проверяется нулевая гипотеза о несоответствии представленных регрессионным уравнением связей реально существующим [32]. Для проверки значимости модели принято придерживаться следующей последовательности действий:

1) сначала выполняется общая проверка полученного уравнения на пригодность;

2) если результат оказался положительным (уравнение значимо), то проверяют на значимость уже каждый коэффициент уравнения регрессии.

Корреляционно-регрессионный анализ позволяет количественно измерить тесноту, направление связи (корреляционный анализ), а также установить аналитические выражения зависимости результата от конкретных факторов при постоянстве действующих на результативный признак факторных признаков (регрессионный анализ).

Для оценки силы связи в теории корреляции применяется шкала английского статистика Чеддока: слабая - от 0,1 до 0,3; умеренная - от 0,3 до 0,5; заметная - от 0,5 до 0,7; высокая - от 0,7 до 0,9; весьма высокая (сильная) - от 0,9 до 1,0 [9].

Исходные данные для проведения корреляционно-регрессионного анализа представлены в таблице 3.3.

Таблица 3.3 Исходные данные для проведения корреляционного анализа

Годы	Квартал	Численность работников (y), чел	Количество отработанных дней (x1), дни	Фонд заработной платы (x2), тыс.тг.	Коэффициент оборота по приему работников (x3)
2011	1	391	52	476018,84	0,107
	2	402	53	485935,90	0,109
	3	415	53	500811,49	0,112
	4	420	54	520645,61	0,112
2012	1	411	54	577909,09	0,096
	2	428	53	595968,75	0,099
	3	432	54	614028,41	0,102
	4	440	55	620048,30	0,103
2013	1	443	56	731530,37	0,116
	2	457	54	746770,58	0,118
	3	469	54	754390,69	0,124
	4	487	56	777251,02	0,122

Произведя корреляционный анализ, система электронных таблиц Excel выводит таблицу парных коэффициентов корреляции. Связь между рассматриваемыми показателями считается существенной, если значение коэффициента корреляции превышает 0,6, если значение коэффициента попадает в промежуток от 0,3 до 0,6, то это свидетельствует о средней зависимости, и если значение коэффициента меньше 0,3 - связь считают не существенной. Практика использования корреляционного анализа для описания реальных объектов показывает, что исследователи часто мало обращают внимание на изучение корреляционной матрицы. Их основное внимание концентрируется на получении оценок параметров модели и некоторых числовых характеристик, например, остаточной дисперсии, множественного коэффициента корреляции и других, которые в условиях нарушения основных предположений не отражают реальную картину. Матрица парных корреляций показывает степень воздействия различных факторов на результативный показатель.

После того как были собраны необходимые данные, их подвергают предварительной обработке. Корреляционный анализ предназначен для изучения тесноты связи между факторными и результативными показателями, а регрессионный анализ - для нахождения уравнений корреляционной связи, оценки их точности и надежности. Анализ полученных результатов проводим в результате обработки модели. На основании этих результатов делаем выводы относительно качества построенной модели и целесообразности ее применения в дальнейших расчетах. Результаты корреляционного анализа размещаем в таблице 3.4. Результаты регрессионного анализа размещаем в таблице 3.5 и дисперсионного анализа в таблице 3.6.

Таблица 3.4

Матрица парных коэффициентов корреляции переменных

	y	x1	x2	x3
y	1
x1	0,2343	1
x2	0,2729	0,9625	1
x3	0,8637	0,0893	0,1534	1

Таблица 3.5 Регрессионный анализ

Регрессионная статистика
Множественный R	0,878660607
R-квадрат	0,772044463
Нормированный R-квадрат	0,686561136
Стандартная ошибка	13,56108881
Наблюдения	12



Таблица 3.6 Дисперсионный анализ

	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	3	4982,774961	1660,924987	9,031521044	0,006007184
Остаток	8	1471,225039	183,9031298
Итого	11	6454

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение
Y-пересечение	52,49128883	1096,588786	4,478677965	0,644976765
x1	2,810020887	6,169522202	2,455468154	0,660880057
x4	-36,04779649	1687,936255	-1,213561362	0,836231339
x3	10,52629808	214,4321316	4,90891827	0,0011804
	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	-2003,825386	3053,651162	-2003,825386	3053,651162
x1	-11,41692281	17,03696459	-11,41692281	17,03696459
x4	-4252,865945	3531,910015	-4252,865945	3531,910015
x3	558,1484266	1547,11119	558,1484266	1547,11119

В результате обработки модели, мы получили определенные результаты, на основании которых мы можем сделать выводы относительно качества построенной модели.

Система электронных таблиц выводит таблицу парных коэффициентов корреляции. По таблице 3.4 мы можем оценить степень влияния каждого фактора включенного в модель на результирующий показатель.

Наибольшее влияние на численность работников ТОО «Казцинк-Ремсервис» оказывает фактор х₃ - коэффициент оборота по приему работников (коэффициент корреляции равен 0,8637). Связь между рассматриваемыми показателями считается существенной, т.к. значение коэффициента корреляции превышает 0,6.

Наименьшее влияние на численность работников ТОО «Казцинк-Ремсервис» оказывает фактор х₁ - количество отработанных дней и фактор х₂ - коэффициент использования рабочего времени.

Результаты регрессионного анализа позволяют определить уравнение регрессии, а также точность и качество построенной модели.



, (3.1)

где а₀ - постоянные затраты;

а₁ - переменные затраты.

Коэффициенты уравнения показывают количественное воздействие каждого фактора на результативный показатель при неизменности других. Общее количество работников увеличилось на 2,81 человека.

«Множественный R» - множественный коэффициент корреляции, который показывает степень совместного влияния всех факторов включаемых в модель на результирующий показатель. R=0,878 - это значение свидетельствует о существенной связи между показателями, включенными в модель и результирующим показателем.

«R - квадрат» - коэффициент детерминации, показывает долю построенной модели в реальном процессе. Качество построенной модели можно признать хорошим, т.к. D=0,77.

Значимость коэффициентов уравнения регрессии оценивается по показателю t-статистики Стьюдента. Расчетные значения t-статистики необходимо сравнить с их критическими (табличными) значениями.

Если выполняется условие , то соответствующий коэффициент можно признать значимым.

Табличные значения t-статистики Стьюдента при условии значимости б=0,05 (5% вероятность ошибки) находим по источникам [38]. Для этого необходимо найти количество степеней свободы.

, (3.2)

где N - число значений в выборке;

n - число степеней свободы по модели (n=2) для линейной модели.

Значение t_табл=2,262 [38], условию , соответствует t-статистка: свободного члена (4,47>2,262), х₁ (2,45>2,262) и x₃ (4,9>2,262), следовательно коэффициент уравнения регрессии свободный член, х₁ и х₃ можно признать значимыми.

Условию , не соответствует t-статистика при коэффициенте х₂ следовательно этот коэффициент значимым признать нельзя.

Значимость всего уравнения регрессии по критерию Фишера (параметр «F» в итоговых таблицах регрессионного анализа). Если выполняется условие: , то уравнения можно признать значимыми и использовать в дальнейших расчетах.

Табличные значения критерия Фишера при уровне значимости б=0,05 находим по источникам [47]. Для этого находим значения чисел степеней свободы f₁ и f₂ по формулам:

, (3.3)

где н - число коэффициентов регрессии.

. (3.4)

Значение F_таб=8,74 [47]; F_расч=9,03>8,74, следовательно, уравнение регрессии можно признать надежным.

В итоге, полученное уравнение регрессии представляет собой статистическую модель, подставляя в которую различные значения, можно получить соответствующий конечный результат.

Результаты корреляционно-регрессивного анализа значимы, надежны и отражают реальную картину зависимости численности работников ТОО «Казцинк-Ремсервис» от количества отработанных дней, коэффициента использования рабочего времени и коэффициента оборота по приему работников.

Таким образом, в данной дипломной работе я установила корреляционную зависимость показателей, провела регрессионный анализ и нашла регрессионную модель данной взаимосвязи показателей. Полученную модель проверила на значимость по критерию Стьюдента, результат оказался положительным (т.е. модель значима).

С помощью корреляционно-регрессионного анализа был проведен исследование показателей. Полученное уравнение позволяет проиллюстрировать зависимость численности работников от коэффициента оборота по приему работников.



Заключение

Определяющим фактором, влияющим на конкурентоспособность, экономический рост и эффективность производства, является наличие на предприятии человеческих ресурсов, способных профессионально решать поставленные производственные задачи.

Одним из решающих факторов эффективности и конкурентоспособности предприятия в условиях рыночной экономики является обеспечение высокого качества трудового потенциала.

В дипломной работе, тема которой является «Анализ формирования и использования трудового потенциала проектной организации (на примере ТОО «Казгипроцветмет»)», была выявлена проблема совершенствования использования трудовых ресурсов в рамках отдельного предприятия.

Развитию трудового потенциала должна быть отведена особая роль в деятельности ТОО «Казгипроцветмет», так как основная деятельность института основывается на использовании интеллектуальных возможностей трудовых ресурсов.

ТОО «Казгипроцветмет» занимает лидирующие позиции проектного дела на территории СНГ, присутствует на строительных площадках гигантов промышленности Республики Казахстан и других стран, пользуется доверием отечественных и зарубежных инвесторов.

Областью деятельности института является горнодобывающее, обогатительное, металлургическое, химическое, машиностроительное производства. По проектам института введены и вводятся в строй многие современные производства, которым нет аналогов в мире по технико-экономическим, производственным и экологическим параметрам.

В теоретическом разделе дипломной работы были рассмотрены теоретические аспекты формирования и использования трудового потенциала на современном этапе. Выявлена роль и определена сущность трудовых ресурсов.

В аналитической части был выполнен анализ трудовых ресурсов ТОО «Казгипроцветмет».

На основании проведенного анализа производственно-хозяйственной деятельности предприятия наблюдается тенденция увеличения фонда оплаты труда с 2011 года по 2013 год более чем в 1,3 раза, На конец 2013 года фонд оплаты труда составил 762,011 млн. тенге. Произошло увеличение объемов выполненных работ на 47,4%, в 2013 году по сравнению с 2012 годом объем выполненных работ увеличился до 25%. Затраты предприятия за анализируемый период увеличились на 45,3% и составили в 2013 году 445,83 млн. тенге. Прибыль предприятия за анализируемый период (2011-2013 гг.) возрастает более чем в два раза и на конец 2013 года составила 41,63 млн.тенге. Это говорит о том, что предприятие стремится снижать затраты на выполнение проектных работ и увеличивает их объем. Так как возрастает прибыль, возрастает и рентабельность предприятия.

Таким образом, можно сделать вывод, что предприятие имеет тенденцию к развитию, рентабельность производства предприятия возрастает и к 2013 году наблюдается ее повышение до 38,4%.

Проведя анализ состава рабочих и инженерных кадров на предприятии, были сделаны выводы что, организационная структура управления ТОО «Казгипроцветмет» состоит из руководящего состава, административно-управленческих отделов, проектных отделов и вспомогательных отделов. Во главе ТОО «Казгипроцветмет» находится президент института. В функциональном подчинении у президента института находится вице-президент. В подчинении вице-президента находятся вице-президент по перспективному развитию, вице-президент по металлургии, директор по финансам, директор по социальным вопросам, директор по производству, юридический отдел и пресс центр. На предприятии существует 11 проектных отделов. Общим руководством проектных отделов занимается бюро ГИПов (бюро главных инженеров проектов), находящееся в прямом подчинении директора по производству. Отдел кадров подчинен директору по общим вопросам деятельности ТОО «Казгипроцветмет». В подчинении отдела кадров находится отдел комплектования и обучения персонала, занимающимся подбором и обучением кадровых ресурсов предприятия.

Анализ обеспеченности трудовыми ресурсами показал, что численность персонала ТОО «Казгипроцветмет» возрастает на 19,7%, с 407 человек в 2011 году до 487 человек в 2013 году, процент обеспеченности ТОО «Казгипроцветмет» кадровыми ресурсами увеличивается из-за малой текучести кадров и созданием новых рабочих мест. Наибольшее количество принятых работников приходится на 2013 год - 59 человек (коэффициент по приёму также самый высокий в этом году - 0,12). Происходит увеличение числа прибывших и количества выбывших работников: если на начало анализируемого периода - 2011 года число выбывших равно 9 человек на количество прибывших 407 человек, то на конец 2013года это соотношение - 12 к 487 человек.

В дипломной работе был проведен анализ использования рабочего времени, который показал что, за анализируемый период в институте наблюдается тенденция увеличения количество отработанных человеко-дней всеми работниками на 11% в 2012 году по сравнению с 2011 годом и на 12% в 2013 году по сравнению с 2012 годом. Число отработанных всеми работниками человеко-часов также увеличивается. Номинальный фонд рабочего времени в 2013 году не изменился по сравнению с 2012 годом и сократился на 1 день по сравнению с 2011 годом. Увеличение явочного фонда составили - 2012 года по отношению к 2011 году 6 дней, 2013 года к 2012 году 2 дня. Изменяется время сокращенных дней (предпраздничные и праздничные) - отклонение 2012 года по отношению к 2011 году составляет 2 часа, 2012 к 2013 гг. (-6) часов. Наблюдается тенденция увеличения полезного фонда рабочего времени с 1630,8 часов до 1730,05 часов в год.

В структуре работников предприятия основную долю занимают инженерно-технические работники и служащие (проектировщики). Фонд заработной платы увеличился в 2013 году по сравнению с 2011 годом на 53,7%, по причине увеличения средней заработной платы и численности работников. Средняя заработная плата одного работника в 2013 году по сравнению с 2011 годом увеличилась на 28,4%.

Производительность труда увеличилась в 2013 году по сравнению с 2011 годом на 5389547,175 тг/чел, т.е. в 1,5 раза, это связано с увеличением дохода от основной деятельности на предприятии.

Для повышения эффективности использования трудового потенциала вводим в отдел по работе с персоналом дополнительную штатную единицу - специалиста, который будет заниматься обучением и адаптацией молодых работников, также разработать комплекс по усовершенствованию материального и нематериального стимулирования, направленный на нормализацию уровня текучести среди промышленно-производственного персонала. Эффект от внедрения дополнительной штатной единицы равен 262,5 тыс.тенге в год.

Результаты корреляционно-регрессионного анализа значимы, надежны и отражают реальную картину зависимости численности работников ТОО «Казгипроцветмет» от количества отработанных дней, фонда заработной платы и коэффициента оборота по приему работников. Наибольшее влияние на численность работников ТОО «Казгипроцветмет» оказывает коэффициент оборота по приему работников, связь между рассматриваемыми показателями считается существенной, т.к. значение коэффициента корреляции составляет 0,878.

Следовательно, была установлена корреляционнуя зависимость показателей, проведен регрессионный анализ и определена регрессионная модель данной взаимосвязи показателей. Коэффициенты полученного уравнения показывают количественное воздействие каждого фактора на результативный показатель. Полученная модель была проверена на значимость по критерию Стьюдента и Фишера, расчетные значения которых были сравнены с табличными значениями, полученный результат оказался положительным, т.е. полученная модель значима и ее можно использовать в дальнейших расчетах.

Таким образом, проведение указанных мероприятий в ТОО «Казгипроцветмет» позволит вывести кадровую политику предприятия на новый качественный уровень, принеся ему дополнительную прибыль и престиж.

Все вышесказанное дает основание для вывода о том, что в современных условиях сотрудники, не только профессионально компетентные, но и способные эффективно взаимодействовать между собой, - одно из важнейших условий реализации целей предприятия, ее делового преуспевания.



Список литературы

1 Закон Республики Казахстан от 13 мая 2003 года № 415-II «Об акционерных обществах» (с изменениями и дополнениями по состоянию на 04.07.2013 г.)

2 Закон Республики Казахстан от 28.02.2004 №528-2 «О безопасности и охране труда»

3 Закон о языках в Республике Казахстан от 11.07.1997 №151-1 (с изменениями и дополнениями по состоянию на 06.01.2011г.) - Астана: Акорда, 1997

4 Налоговый кодекс Республики Казахстан (с изменениями и дополнениями по состоянию на 01.01.2014г.)

5 Трудовой кодекс Республики Казахстан от 15 мая 2007г. (с изменениями и дополнениями по состоянию на 11.04.2014г.) - Астана: Акорда, 2007

6 Постановление Правительства РК от 26.09.2003 №1464 «О мерах по совершенствованию порядка выплаты зарплаты, стипендии, пенсий за счет средств государственного бюджета»

7 Постановление Правительства РК от 29.12.2000 №1942 «О порядке исчисления средней заработной платы работников»

8 Постановление Правительства РК от 28.12.2007 №1339 «О порядке назначения и выплаты пособий по социальному обеспечению за счет средств работодателя»

9 Постановление Правительства Республики Казахстан от 30 октября 2010 года № 1144 «Об утверждении Программы по развитию горно-металлургической отрасли в Республике Казахстан на 2010-2014 годы»

10 Алимбаев А.К. Государственное регулирование экономики, Алматы, 2012

11 Егоршин А.П. Управление персоналом. - Нижний Новгород: Дело, 2014

12 Бараз В.Р. Корреляционно-регрессионный анализ связи показателей коммерческой деятельности с использованием программы Excel. Екатеринбург, 2005

13 Бибатырова, И.А. Государственное регулирование национальной экономики. - Алматы: Казак ?дебиеті, 2004

14 Бизюкова И.В. Кадры управления: подбор и оценка. - М.: Экономика,2007

15 Дюсембаев К.Ш. Анализ финансового положения предприятия. - Алматы: Экономика, 2007

16 Иванюженко Р.С., Блинов А.П. Принципы работы с персоналом на крупном предприятии. - СПб.: Наука, 2012

17 Карданская Н.Л. Принятие управленческого решения: Учебник для вузов. - М.: ЮНИТИ, 2011

18 Карнеги Д. Мотивационные теории. - М.: ЮНИТИ, 2012

19 Кейлер В.А. Экономика предприятия: курс лекций. М.: ИНФРА-М; Новосибирск: НГАЭиУ, 2010

20 Кенжегузина, М.Б. Казахстанская модель социально-экономического развития: научные основы построения и реализации. учебник / М.Б. Кенжегузина. - Алматы: ИЭ МОН РК, 2005

21 Киперман Г.Я. Экономика предприятия: Словарь. М.: Юристъ, 2011

22 Климова Н.В. Экономический анализ (теория, задачи, тесты, деловые игры): Учеб. пособие.-М: Вузовский учебник, 2010

23 Ковалев В.В., Волкова О.Н. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. - М.: ПБОЮЛ Гриженко Е.М., 2010

24 Ковалык В.Н. Теория и практика управления. - М.: Канди, 2012

25 Куатова Д.Я. Экономика предприятия. Учебное пособие. - Алматы: «Экономика», 2012

26 Кузнецова М.И. Мотивация деятельности. - СПб.: Фирма, 2011

27 Магура М.И., Курбатова М.Б. Оценка работы персонала. Практическое пособие для руководителей разного уровня и специалистов кадровых служб. - М.: ЗАО «Бизнес-школа», 2009

28 Максимцов М.М., Комаров М.А. «Менеджмент». - М.: ЮНИТИ, 2011

29 Мамыров Н.К., Ихданов Ж. Государственное регулирование экономики в условиях Казахстана (теория, опыт, практика): Учебное пособие. - Алматы: Экономика, 2010

30 Положение о структурных подразделениях, должностные и рабочие инструкции ТОО «Казгипроцветмет», 2013

31 Положение по организации оплаты труда рабочих, руководителей, специалистов и служащих в структурных подразделениях ТОО «Казгипроцветмет», 2013

32 Положение о формировании фонда оплаты труда в структурных подразделениях ТОО «Казгипроцветмет», 2013

33 Положение о тарифном вознаграждении работникам ТОО «Казгипроцветмет», 2013

34 Положение о размере премирования рабочих ТОО «Казгипроцветмет», 2012

35 Положение о порядке установления надбавок к тарифным ставкам за профессиональное мастерство и месячным окладом высококвалифицированных работникам ТОО «Казгипроцветмет», 2013

36 Поршнев А.К. - Управление организацией и кадрами в организации. - Изд-во «Питер» - С-П., 2005

37 Прыкин Б.В. Технико-экономический анализ производства: Учебник для вузов. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2011

38 Румянцева Е.Е. Экономический анализ: Учебник. - М.: Изд-во РАГС, 2013

39 Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: Учебник. - 3-е изд., перераб. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2010

40 Савицкая Г.В. Экономический анализ: Учебник/ М.: Новое знание, 2010

41 Смирнов Э.А. Разработка управленческих решений: Учебник для вузов. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2013

42 Травин В.В., Дятлов В.А. Менеджмент персонала предприятия: Учеб.-практ. пособие. - 4-е изд. - М.: Дело, 2011

43 Тренев Н.Н. Предприятие и его структура: Диагностика. Управление. Оздоровление: Учебное пособие для вузов. М.: ПРИОР, 2011

44 Управление персоналом организации: отбор и оценка при найме, аттестация: Учебное пособие для студентов вузов. - 2-е изд., перераб. и доп. / А.Я.Кибанов, И.Б.Дуракова. - М.: Издательство «Экзамен», 2012

45 Цыпкин Ю.А. Управление персоналом: Учеб. пособие для экономических специальностей. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2013

46 Шапиро С.А. Мотивация и стимулирование персонала. - М.: ГРОСС-МЕДИА, 2012

47 Шепелев И.Г. Математические методы и модели управления в строительстве. - М.: Высш. шк., 2012

48 Шипунов В.Г., Кишкель Е.Н. Основы управленческой деятельности: управление персоналом, управленческая психология, управление на предприятии. Учеб. для сред. и спец. учеб. заведений. - 2-е изд. перераб. и доп. - М.: Высш. шк., 2011

49 Хеддевик К. Финансово - экономический анализ деятельности предприятия. - М.: Финансы и статистика, 2006

50 http://www.shkp.ru/lib/publications/23

51 http://www.iteam.ru/publications/strategy/section_31 /article_311

52 http://ru.wikipedia.org

53 http://www.memst.kz

54 http://ru.government.kz

55 http:/motiv.kz/

56 http://www.railways.kz/.

57 http://kapital.kz/economic/

58 http://vestnik.kazntu.kz/node/319

59 http://adilet.zan.kz/rus/docs/

60 http://bibliofond.ru/view

ПРИЛОЖЕНИЕ А

Рисунок А1 Организационная структура ТОО «Казгипроцветмет»

Размещено на Allbest.ru