Коэффициент качества труда: , :> createmanager.ru — inakhan.ru

Содержание

Коэффициент — качество — труд

Cтраница 1

Коэффициенты качества труда могут быть определены на основе коэффициентов соблюдения параметров, учитывающих время и величины отклонений фактических значений параметров от нормативных. В случае превышения значений параметров, аварий или отказов по вине персонала сменной вахты цеха начисленная ей премия снижается или не выплачивается. [1]

Коэффициент качества труда — условная величина, с помощью которой количественно может быть выражен уровень качества труда отдельного — исполнителя, участка, цеха, предприятия. Общий коэффициент определяется на основе ряда отдельных единичных показателей. [2]

Коэффициент качества труда определяется с учетом таких показателей, как выполнение сменных заданий, соблюдение прг. [3]

Коэффициент качества труда определяют исходя из того, что выполнение в полном объеме функций подразделений и должностных обязанностей отдельных работников в отчетном периоде оценивается единицей.

[4]

Коэффициент качества труда производственного подразделения

на работников ОТК этого подразделения не распространяется. Работники ОТК подразделения депремируются за невыполнение показателей по ОТК. [6]

Коэффициент качества труда работников предприятия определяется на основании критериев его снижения. Состав критериев снижения коэффициента качества труда устанавливается для отдельных групп подразделений различный. [7]

Коэффициент качества труда руководителей структурных подразделений устанавливается в зависимости от коэффициента качества труда коллектива подразделения.

Обобщенный коэффициент качества труда руководителя подразделения равен меньшему из значений сравниваемых коэффициентов. [8]

Чтобы коэффициент качества труда характеризовал уровень качества труда подразделения, необходимо полученную средневзвешенную оценку отнести к базовой величине, т.е. к оценке в 4 балла. [9]

Обычно коэффициентом качества труда оцениваются результаты труда за месяц, квартал, год. В зависимости от его величины определяются размеры материального стимулирования работников. Его динамика показывает результативность мероприятий по совершенствованию организации труда и повышению культуры производства. [10]

Недостатком определения коэффициента качества труда по этой формуле является необоснованность коэффициентов весомости ( значимоеш) показателей качества труда. Зачастую эти коэффициенты принимаются произвольно, искажая тем самым оценку качества труда исполнителей. Этот недостаток, свойственный всем применяемым методикам оценки качества труда, может быть преодолен на основе использования известных методов — экспертною, ранговой корреляции, теории графов, теории распознавания образцов. [11]

Достигнутое значение коэффициента качества труда, которое с учетом повышающих поправок AQ может превышать нормативное ( исходное) значение Ко1 или быть меньше единицы ( при наличии существенных понижающих поправок ДКг), учитывается при подведении итогов социалистического соревнования. [12]

Достигнутое значение коэффициента качества труда, которое с учетом повышающих поправок АЛу может превышать нормативное ( исходное) значение й 1 или быть меньше единицы ( при наличии существенных понижающих поправок Afe), учитывается при подведении итогов социалистического соревнования.

[13]

При определении коэффициента качества труда инженерно-технических работников используются различные показатели: отсутствие рекламаций ( снижение количества рекламаций) на отгруженную продукцию; сокращение брака; сдача конструкторской и технологической документации с первого предъявления; соблюдение технологических режимов и параметров; увеличение выпуска продукции высших и первых сортов; увеличение выпуска продукции высшей категории качества либо продукции, удостоенной заводского Аттестата качества; обеспечение ритмичности производства и другие показатели, отражающие особенности труда в цехах, отделах, на участках предприятий и на предприятиях различных отраслей. [14]

Выбор методики расчета коэффициента качества труда не зависит от объекта управления. Методику определяют в зависимости от необходимости оценки того или иного подразделения или отдельного работника предприятия. [15]

Страницы: 1 2 3 4

Коэффициент качества (Кк) это

Читать PDF
310.61 кб

Качественный коэффициент формирования знаний бухгалтеров

Башашкина Г. Ю.

Существующий уровень развития качества рабочей силы бухгалтеров и наметившиеся в последнее время тенденции его изменения вступают в конфликт с объективными требованиями реальной действительности.

Читать PDF
1.01 мб

Новые коэффициенты оценки качества эконометрических моделей

Светуньков И. С.

В статье рассмотрены преимущества и недостатки существующих коэффициентов, с помощью которых оценивается качество построенных эконометрических моделей (средняя относительная ошибка аппроксимации и коэффициент детерминации) и предл

Читать PDF
1.

41 мб

Коэффициенты качества труда в системе ключевых показателей эффективности

Давыдовский Ф.Н., Величко Е.А.

Одним из принципов построения системы ключевых показателей эффективности труда персонала промышленных предприятий является их взаимосвязь на различных уровнях управления от предприятия в целом до конкретного работника, находящегос

Читать PDF
1.32 мб

Построение весовых коэффициентов для комплексной оценки качества Интернет-ресурса

Мартыненко Ю.В.

Рассматривается метод определения весовых коэффициентов, которые можно использовать при построении числовой оценки качества Интернет-ресурса.

Читать PDF
481.67 кб

Коэффициенты качества работы основных и вспомогательных подразделений промышленного предприятия

Величко Е. А., Давыдовский Ф.Н.

В настоящее время проблема методического обоснования показателей оценки качества работы структурных подразделений промышленных предприятий решается разными путями: посредством расчета показателя качества труда сотрудников в систем

Читать PDF
286.31 кб

Определение весовых коэффициентов единичных показателей качества системы коммунального водоснабжения

Масенков Евгений Вячеславович, Белов Дмитрий Борисович

Рассмотрены методы определения весовых коэффициентов единичных показателей качества коммунального водоснабжения. Произведен расчет весовых коэффициентов с использованием метода парных сравнений.

Читать PDF
379.54 кб

О НЕОБХОДИМОСТИ ВВЕДЕНИЯ ПОКАЗАТЕЛЯ «КОЭФФИЦИЕНТ ЖИЗНЕННОСТИ РЕГИОНА» В КАЧЕСТВЕ ИНДИКАТОРА СОСТОЯНИ

Коварда Владимир Васильевич

В статье проанализированы методы и подходы к оценке уровня социальноэкономического развития регионов и предложен механизм определения сбалансированного, т.

е. и социального и экономического развития.

Показатели качества трудовой жизни

В настоящее время высокое качество трудовой жизни человека рассматривается в развитом обществе как один из главных стимулов производительного труда. Экономической базой планирования качества трудовой жизни является высокий уровень ВНП страны, когда проблема обеспечения нормального прожиточного минимума для всех членов общества отходит на задний план, экстенсивные резервы экономики использованы полностью при данном уровне производства, процесс демократизации и гуманизации общества развивается успешно.

Концепция качества трудовой жизни (quality of work life) разрабатывается в трудах видных зарубежных экономистов сравнительно недавно. Сущность концепции заключается в определении совокупности показателей, характеризующих хорошие организационные, социальные и психологические условия труда, и оценке их влияния на конечные результаты производства.

Перечень показателей качества трудовой жизни достаточно обширен и часто зависит от философии и экономического благополучия фирмы. В качестве таких показателей наиболее часто выделяются:

позитивное влияние на личную жизнь;
нормальные отношения профсоюзов и администрации;
лояльность персонала к организации;
отсутствие апатии к труду, в личной жизни;
развитие и эффективное использование кадров;
участие работников в делах предприятия;
продвижение, основанное на заслугах;
прогресс в достижении карьеры;
хорошие отношения с начальником;
позитивные социально-психологические отношения в группе;
уважение к личности человека;
доверие к руководителям;
хорошие условия труда;
экономическое благосостояние работников;
позитивный настрой мыслей, поощрение творчества;
отсутствие чрезмерных стрессов на работе и др.

Таким образом, существует совокупность качественных показателей, имеющих различные природу, стоимость, способы оценки и глубину воздействия на личность человека. Эти показатели направлены на удовлетворение потребности самовыражения и моральное поощрение работников, имеющих хорошие организационные условия труда. Вместе с тем мы считаем, что для успешного планирования и контроля показателей качества трудовой жизни они должны базироваться на концепции всестороннего развития личности и быть сгруппированными по определенным подсистемам работы с персоналом.

Качество трудовой жизни характеризуется различными факторами. Когда говорится о факторах, то следует понимать, что качество жизни основывается на многофакторных линейных и нелинейных связях. При этом взаимозависимость различных факторов — зачастую сложная векторная разнонаправленность, что также порождает эффект нелинейности. Познать сложный механизм формирования качества жизни — значит увидеть его многофакторность и нелинейность.

Под условиями улучшения качества жизни понимаются внешние по отношению к региону и внутренние обстоятельства организации, в которых действуют факторы повышения качества трудовой жизни. Основной смысл понятия «фактор» (лат. factor — делающий, производящий) — движущая сила, причина какого-либо процесса, явления; сущностные обстоятельства в каком-либо процессе, явлении. Таким образом, под фактором следует понимать причину, определенным образом влияющую на качество жизни в зависимости от внешних и внутренних условий его формирования. Выделяют группы факторов, влияющих на социально-экономическое развитие организации.

Качество трудовой жизни — интегральный показатель, всесторонне характеризующий экономическое развитие общества, уровень материального, медико-экологического и духовного благосостояния человека. Его можно рассматривать как векторное сложение частных (локальных) факторов качества трудовой жизни. Так, при положительном результате сложения векторов показатель качества жизни направлен на достижение поставленных целей развития организации (рис. 2.3.1), наоборот, если векторное сложение факторов (кризис, безработицы, прожиточный минимум, зарплата) отрицательно, то значение показателей качества трудовой жизни будет ниже планового уровня, а социально-экономическое положение организации будет удаляться от поставленных целей и находиться в группе «кризисных организаций».

Категория «качество трудовой жизни» по своему предназначению имеет, прежде всего, сопоставительный характер и предусматривает сравнение значений соответствующих показателей во временном (преимущественно ретроспективном) или в пространственном (межтерриториальном или межгрупповом) аспектах.

Интегральный индекс качества трудовой жизни характеризует состояние общества в определенный период времени и отражает динамику развития между двумя измерениями. Оно может быть отражено в градациях шкалы: «улучшение», «стабильность» или «ухудшение».

В настоящее время проведение таких сопоставлений на объективной расчетной основе представляется важным по следующим причинам: во временном разрезе — для оценки влияния проводимых социально-экономических преобразований на трудовую жизнь; по различным предприятиям региона — для учета различий в качестве трудовой жизни в них и возможному оказанию поддержки им; по отдельным доходно-имущественным и социально-демографическим группам населения — для определения степени и динамики экономической дифференциации общества, а также путей сглаживания социальных контрастов.

При разработке эффективных и надежных методов оценки качества трудовой жизни одной из главных задач является построение базисной системы показателей данной категории. В общем виде система показателей представляет собой совокупность частных и комплексных показателей, характеризующих качество жизни индивида и группы работников. Графически она строится в виде иерархического дерева, включающего взаимосвязанные уровни. На верхних уровнях находятся обобщенные показатели, характеризующие целые факторы или условия жизни, на нижних уровнях расположены более частные показатели, определяющие содержание этих условий и факторов жизни.

Разработка любой совокупности показателей качества жизни в первую очередь базируется на уяснении того, что понимается под термином «жизнь». Понятие это, как известно, сложное и многогранное. Трудовая жизнь как понятие, соответствующее предмету нашего исследования, — это деятельность работника в различных проявлениях, обеспечивающая его существование, воспроизводство, развитие и совершенствование в организации.

Главными аспектами жизнедеятельности человека являются:

жизнедеятельность в рамках общественных отношений, осуществляемая с целью производства и потребления материальных благ и тем самым направленная на удовлетворение потребностей членов общества в одежде, жилище, комфорте, удобстве, транспорте, связи и т.д.;
жизнедеятельность, направленная на биологическое, социальное и культурное воспроизводство человеческого рода, каждого индивида и общества в целом;
всестороннее развитие личности, созидательного потенциала человека в процессах социального и духовного развития.

Анализ литературных источников и практического опыта крупных зарубежных и отечественных предприятий и проведение анкетного опроса более 200 ученых и руководителей позволил нам предложить собственную структуру показателей качества трудовой жизни (рис. 3.2.2). На качество трудовой жизни влияют следующие группы показателей:

трудовой коллектив;
оплата труда;
рабочее место;
руководство предприятия;
служебная карьера;
социальные гарантии;
социальные блага.

Трудовой коллектив характеризует социальную группу, в которой находится работник и принадлежность к которой будет составлять или предмет его гордости в лучшем варианте, или источник социальной неудовлетворенности — в худшем. При этом качество трудовой жизни будет характеризоваться психологическим климатом в коллективе, отношениями с администрацией, участием сотрудников в управлении и принятии решений, соблюдением регламентирующих документов (устав, правила, философия, положения), минимальными стрессами на работе и позитивной мотивацией сотрудников. Задача руководителя коллектива состоит в постоянном социологическом изучении мнения коллектива, учете индивидуальных особенностей личности сотрудников при планировании, поддержании правильной мотивации к труду и хорошего психологического климата.

Оплата труда является важнейшим мотивационным стимулом к труду, а ее величина, по сравнению с другими предприятиями региона будет иметь для России и стран СНГ на ближайшую перспективу важнейшее значение. Дело в том, что в странах ЕС нет значительных различий в оплате труда и ценах на товары потребительской корзины. Средняя оплата труда работников российских предприятий в 10-20 раз ниже, чем в западных компаниях идентичных отраслей. Поэтому влияние данной группы показателей на качество жизни будет весьма различным. К показателям оплаты труда мы относим хороший оклад (тарифную ставку), вознаграждение за конечный результат, премии по итогам квартала и года, премии за выслугу лет, по возрасту и такой, чисто социологический показатель, как ощущение экономического благосостояния.

Рабочее место также является важным критерием оценки качества трудовой жизни. Такие показатели, как территориальная близость к дому, хороший офис, дизайн и мебель, современная оргтехника и хорошие эргономические и физиологические условия труда, приводят к экономии человеческой энергии и росту производительности труда. Человек хочет на работе ощущать личную безопасность (как антипод -торговец на рынке, терроризируемый рэкетиром). Он предпочитает пользоваться служебным транспортом (экономия времени и денег), иметь удобную или оплачиваемую автостоянку для транспорта. Совокупность перечисленных показателей будет определять комфортность условий труда на конкретном предприятии, а дискомфортность заставит искать более достойное место работы. Когда автор учебника учился в аспирантуре в Москве, то ежедневно тратил 3 часа на дорогу, а наш офис находился в подвальном помещении. Это запомнилось на всю жизнь, и больше работать в таких условиях не хочется.

Руководство предприятия образует целую группу социально-психологических показателей, влияющих на качество трудовой жизни. На работе человек проводит не менее 1/3 от общего фонда времени, отпущенного ему трудовой жизнью, и отношения с руководством часто имеют решающее значение. К числу показателей данной группы мы относим доверие к руководителям со стороны сотрудников, хорошие отношения с начальником, соблюдение прав личности на работе, стабильную кадровую политику на предприятии, уважение к подчиненным и преданность руководства и сотрудников предприятию. Двойная мораль руководителей, значительная дифференциация в оплате труда высшего руководства и рядовых сотрудников, нестабильность в работе с персоналом, нарушение прав человека, сдача в аренду коммерческим фирмам производственных площадей, в то время как значительная часть коллектива частично занята, — вот далеко не полный перечень мер, разрушающих трудовой коллектив предприятия.

Служебная карьера определяет служебный путь человека, его возможность самомотивации и самовыражения и, предположительно, влияет на качество трудовой жизни. Среди качественных показателей можно выделить планирование служебной карьеры, поощрение обучения персонала, продвижение по заслугам, объективную аттестацию кадров, отсутствие апатии и застоя в движении персонала. Можно утверждать, что показатели служебной карьеры наиболее важны для мотивации людей с выраженной потребностью сделать свой бизнес, продвинуться по служебной лестнице и в меньшей степени имеют значение для людей, ориентированных на семью и хорошие взаимоотношения с коллегами. Важно, чтобы реальная карьера и желания человека совпадали. Приведу личный пример. Когда я работал доцентом кафедры, я очень хотел быть заведующим, чтобы иметь возможность реализовать свои идеи, программы и концепции в творческом коллективе. Место было занято. Поэтому в 1988 г. мною была создана Нижегородская школа эффективного управления, где совместно с преподавателями была реализована новая концепция обучения бизнесу. Когда через три года мне было предложено место проректора государственного вуза, я отказался, т.к. знал, что там, в условиях бюрократии, не смогу в полной мере реализовать свой потенциал.

Социальные гарантии образуют важную сферу трудовой жизни. Это предоставление отпуска по графику, оплата больничных листов, выплата гарантированных пособий, страхование жизни сотрудников от несчастных случаев, различные компенсации за использование транспорта в служебных целях, предоставление квартиры или общежития для иногородних сотрудников. Оказалось, что те социальные гарантии, которыми так кичились в бывшем СССР, — давно пройденный этап для таких развитых стран, как Швеция, Великобритания, Испания, Германия, Франция, США и Япония, где забота о человеке является подлинно государственным делом, по которому избиратели оценивают своего президента и премьер-министра. К сожалению, государственные социальные гарантии в России и странах СНГ сильно уступают аналогам в перечисленных выше странах, и в значительной степени эти заботы переложены на плечи предприятий. Ссылки на экономическое состояние не вполне убедительны, т.к. единый социальный налог на заработную плату составляет в России 36%, и при разумном бюджете этих денег вполне достаточно для выполнения социальных гарантий граждан.

Социальные блага являются своеобразным «пряником» за производительный труд и достижение результатов и также свидетельствуют о качестве трудовой жизни. Это выплата материальной помощи к отпуску, выдача фирменной одежды и обуви (яркий пример — синие блузки фирмы «Sony»), оплата спортивно-оздоровительных услуг для сотрудников, премии к дням рождения, юбилеям и праздникам из фонда материального поощрения, предоставление льготных кредитов на жилье и транспорт. «Маленькие подарки поддерживают дружбу», — гласит французская пословица. Конечно, для социальных благ должна быть специальная статья в фонде материального поощрения за счет прибыли, и они должны быть одинаковыми для всех членов трудового коллектива. Возможен вариант, когда они дифференцируются по стажу работы на предприятии, но он менее предпочтителен, т.к. лучше это учесть в оплате труда.

В современных, хорошо работающих организациях все штатные сотрудники имеют равные права в получении большинства из перечисленных выше социальных благ и искренне благодарны администрации. На это выделяется до 10% от фонда оплаты труда, причем есть масса способов отнести эти расходы на себестоимость работ и услуг.

Таким образом, качество трудовой жизни является на современном этапе важнейшим стимулом роста производительности труда на передовых предприятиях. Оно определяется состоянием трудового коллектива, хорошей системой оплаты труда, эффективным рабочим местом, отношением руководства предприятия к сотрудникам, возможностью служебной карьеры и объективной аттестацией кадров, обеспечением социальных гарантий и дополнительных благ сотрудникам.

Коэффициенты качества — Энциклопедия по машиностроению XXL

Различные способы поверхностного упрочнения детали могут существенно повысить значение коэффициента качества поверхности р (до 1,5—2 и более вместо 0,6—0,8 для деталей без упрочнения).

Подробные данные о величине Р в зависимости от способа упрочнения поверхностного слоя (наклепа, цементации, азотирования, поверхностной закалки нагревом т. в. ч. и т. д.) приведены в справочниках. [c.229]

Для оценки влияния качества поверхности на предел выносливости вводится коэффициент Кг, называемый коэффициентом качества поверхности и равный отношению предела выносливости образца с данной шероховатостью поверхности (о 1 ) к пределу выносливости образца с поверхностью не грубее К. =0,32 [c.317]

При расчетах на усталостную прочность особенности, связанные с обработкой поверхности детали, учитываются коэффициентом качества поверхности. [c.402]

На графиках рис. 473 приведены ориентировочные значения коэффициента качества поверхности различных сталей в зависимости от их предела прочности. [c.403]

Система управления качеством включает объективную ежедневную оценку роста производительности, эффективности и качества работы и продукции на каждом рабочем месте и всего коллектива (бригады, цеха, предприятия) на основе, например, введенного на ЛЬВОВСКИХ предприятиях коэффициента качества (на заводе Красный пролетарий для этой цели применяют выборочный контроль). Показатели роста производительности, качества продукции и качества работы становятся решающими при определении размера заработной платы и премий производственному персоналу предприятий, научно-исследовательских и проектных организаций. [c.101]

Коэффициент качества (КК) излучения в кабине спутника рассчитывали по данным табл. 16.5, что дает значение около 1.2. Это значение является нижней оценкой, так как при измерениях не учитывались ядра отдачи, образующиеся при взаимодействии высокоэнергетических протонов с веществом. [c.280]

Влияние состояния и чистоты поверхности образца или детали на величину предела выносливости при симметричном цикле оценивают коэффициентом качества поверхности р, который представляет собой отношение предела выносливости при заданном состоянии поверхности а 1 к пределу выносливости при полированной поверхности а 1. [c.334]

Зиверт равен эквивалентной дозе, при которой произведение поглощенной дозы в биологической ткани стандартного состава на средний коэффициент качества равно 1 Дж/кг. [c.257]

Средний коэффициент качества к определяется по формуле [c.257]

Таким образом, качество теплоты, т. е. ее ценность, зависит от температуры и определяется коэффициентом качества теплоты, [c.186]

Коэффициент качества теплоты определяет, какая часть ее может быть превращена в работу. Эксергия (работоспособность) теплоты при температуре окружающей среды равна нулю. [c.186]

Эквивалентная доза ионизирующего излучения (эквивалентная доза) Я — произведение поглощенной дозы D на средний коэффициент качества k ионизирующего излу- [c.21]

Поляризация света определяется параллельно ( ) или перпендикулярно (х) плоскости, проходящей через направление распространения световой и акустической волн. Продольная (поперечная) поляризация акустической волны помечена знаком Цс). Коэффициенты качества нормированы по плавленому кварцу. Коэффициент перевода I,5M0″i с /г. Ослабление звука нарастает с частотой как Р, где х>1. Данные пересчитаны к / = =500 МГц в предположении, что х = 2 [c.876]

Рпо(Рпт)—коэффициент качества поверхности,равный отношению предела выносливости полированного образца к пределу выносливости образца той же формы и размеров, но имеющего заданное качество (чистоту) поверхности. [c.304]

Влияние состояния и качества поверхности детали на величину предела выносливости оценивается коэффициентом качества поверхности Ра (коэффициентом поверхностной чувствительности). Он представляет собой отношение предела выносливости, установленного при испытаниях образцов с определенной обработкой поверхности, к пределу выносливости, установленному при испытаниях таких же образцов с полированной поверхностью эталонных образцов. [c.351]

На рис. 12.22 приведены ориентировочные значения коэффициентов качества поверхности различных сталей в зависимости от временного сопротивления. Коэффициент Кр для полированных образцов можно считать равным единице. [c.495]

Влияние качества обработки поверхности на предел выносливости учитывается коэффициентом качества поверхности выносливости образца с заданным состоя- нием поверхности к пределу выносливости такого же образца с полированной поверхностью. [c.591]

Коэффициент качества поверхности р определяем по кривой 4 (рис. 22.15) для Од = 83 кГ/мм р = 0,74. [c.604]

Рп — коэффициент качества поверхности, учитывающий влияние состояния поверхности представляет собой отношение предела выносливости образца с полированной поверхностью к пределу выносливости образца с заданным состоянием поверхности [c.346]

Общий коэффициент качества работы предприятия или структурного подразделения Кпр рассчитывается как средняя арифметическая балльных оценок единичных показателей, по формуле [c.139]

Материальное и моральное стимулирование повышения уровня качества труда. Комплексная система управления качеством предприятий связи обеспечивает для всех категорий работников непосредственную зависимость между размерами премирования и достигнутым уровнем коэффициента качества труда. [c.140]

Общий коэффициент качества труда является основным показателем премирования и, следовательно, основой дифференциации размера премии. Для рабочих, которым устанавливаются норми- [c.140]

С качеством труда увязана и такая важная форма материального поощрения, как вознаграждение работников за общие годовые итоги работы предприятия. Эта форма поощрения устанавливает коллективную заинтересованность всех работников в улучшении результатов работы предприятия. Размер вознаграждения каждого работника поставлен в зависимость от непрерывного стажа работы на данном предприятии и от личного трудового вклада работника в общие результаты работы. Начисление годового вознаграждения работникам производится с учетом достигнутого коэффициента качества труда. [c.141]

Нормативные уровни общего коэффициента качества работы для предприятия связи устанавливает вышестоящая организация. [c.141]

На некоторых телефонных сетях введены показатели качества труда исполнителей разработан также перечень показателей, снижающих коэффициент качества труда работников станционных цехов ГТС. Коэффициент качества труда /Стр может оцениваться по 4-балльной или другой системе и определяется по формуле [c.144]

Информация о качестве концентрируется у старшего инструктора по качеству, он обрабатывает ее с помощью перечня показателей, определяет коэффициент качества работы каждого подразделения и затем совместно с планово-финансовым отделом почтамта составляет документ, характеризующий производственную деятельность предприятия и каждого подразделения за отчетный месяц. [c.154]

Фактический момент, развиваемый при спуске реальной пружиной, будет несколько меньше подсчитанного по формуле (4. 86), что объясняется потерями на межвитковое трение и несоблюдением условий чистого изгиба. Это уменьшение зависит главным образом от способа крепления конца пружины к барабану (рис. 4.91) и учитывается коэффициентом качества пружины Кк- Ниже показаны величины коэффициента качества для пружин, работающих со смазкой, в зависимости от типа крепления [c.493]

С учетом коэффициента качества, максимальный крутящий момент, развиваемый заводной пружиной прямоугольного сечения при спуске, будет [c.493]

Коэффициенты качества и количества отборов. На рис. 5.6 приведен процесс расширения пара в турбоагрегате в диаграмме s—t применительно к описанной выше тепловой схеме. Его построение будет рассмотрено в сЛедуюш,ем параграфе. [c.152]

Коэффициент качества для шлифованных образцов принят за еди-гшцу (прямая I). Прямая 2 относится к образцам с полированной поверхностью. Прямая 3— [c.403]

При переходе от поглощенных доз к эквивалентным здесь и далее используется зависимость коэффициента качества от линейных потерь энергии, рекомендованная Международной комиссией по радиационной защите (МКРЗ). [c.267]

ЛПЭ, Мэв/см Плотность потока, частица (с хсек) Доза, рад Коэффициент качества Доза, бэр [c.280]

Особенности, связанные с обработкой поверхности, учитывают при расчетгис на усталостную прочность введением коэффициента качества поверхности [c.495]

Коэффициент качества поверхности для шлифованной поверхности при Од = 60 kTImm по кривой 2 рис. 22.15 [c.599]

Коэффициент качества труда — условная величина, с помощью которой количественно может быть выражен уровень качества труда отдельного исполнителя, участка, цеха, предприятия. Общий жоэффициент определяется на оонове ряда отдельных единичных показателей. [c. 139]

Расчет общего коэффициента качества труда рабоч1их Ки производится по формуле [c.140]

Коэффициенты повышения и снижения общего коэффициента качества устанавливаются по единичным показателям труда по каждой профессии. Для этого предприятия разрабатывают подробные классификаторы показателей качества труда и соответствующие им коэффициенты повышения или сиижения нормативного коэффициента для каждой группы работников. [c.140]

Основными требованиями, предъявляемыми к конструкционным металлам и сплавам являются прочность и пластичность, высокие упругость и износостойкость, жаростойкость и жаропрочность, стойкость к криогенным температурам, высокая коррозионная стойкость, стойкость к тепловым ударам и перегрузкам, технологичность, стойкость к радиационому облучению, экономичность. Непременным требованием, предъявляемым ко всем авиационным материалам, является их высокий коэффициент качества, т. е. отношение величины данной характеристики материала к плотности. [c.261]

ЗНАЧЕНИЯВЕСОВЫХ КОЭФФИЦИЕНТОВ ДЛЯ РАСЧЕТА ИНДЕКСА КАЧЕСТВАГОСУДАРСТВЕННЫХ УСЛУГ

Приложение N 4

к Положению об оценке качества

и доступности государственных услуг

в области содействия занятости

населения, утвержденному приказом

Министерства труда и социальной

защиты Российской Федерации

от 26 октября 2017 г. N 751

	Индекс показателя	Весовой коэффициент	Значение весового коэффициента
Доля трудоустроенных граждан в численности граждан, обратившихся в целях поиска подходящей работы
Численность трудоустроенных граждан в расчете на одного работника центра занятости населения
Доля трудоустроенных граждан, относящихся к категории инвалидов, в общей численности инвалидов, обратившихся в целях поиска подходящей работы
Доля трудоустроенных граждан, относящихся к категории молодежи, в общей численности граждан, относящихся к категории молодежи, обратившихся в целях поиска подходящей работы
Доля трудоустроенных выпускников образовательных организаций в общей численности выпускников, обратившихся за содействием в поиске подходящей работы
Доля трудоустроенных на постоянную работу граждан в численности трудоустроенных граждан из числа обратившихся в целях поиска подходящей работы, без учета численности принимающих участие во временном трудоустройстве в свободное от учебы время несовершеннолетних граждан в возрасте от 14 до 18 лет
Доля граждан, признанных в установленном порядке безработными, в численности граждан, обратившихся в целях поиска подходящей работы
Количество заявленных в отчетном периоде вакансий в субъекте Российской Федерации в расчете на одного работника центра занятости населения
Доля граждан, признанных в установленном порядке безработными, в численности закончивших профессиональное обучение
Доля граждан, открывших собственное дело, в общей численности граждан, зарегистрированных в качестве безработных в отчетном периоде

Открыть полный текст документа

Стоимость качества и другие KPI в менеджменте качества

Согласно стандарту ISO 9004:2018, те из них, которые напрямую влияют на устойчивый успех организации, называют ключевыми показателями деятельности (Key Performance Indicators, KPI).

Ни в одном стандарте ISO вы не найдете четких указаний на то, какие именно ключевые показатели необходимо взять под контроль. Не указаны ни способы, которые вы будете использовать для мониторинга и измерений, ни периодичность. Все это зависит от множества факторов, прежде всего, от потребностей и ожиданий заинтересованных сторон (акционеров, потребителей, сотрудников, государства, общественности), от поставленных целей, от рисков, которым подвержена организация, от ее размера и возраста.

Какие KPI используют компании для мониторинга результатов в области управления качеством? Не претендуя на исчерпывающий список, приведем 10 показателей, которые могут быть полезны.

НЕФИНАНСОВЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ

Список индикаторов качества, измеряемых в натуральном выражении, может сильно варьироваться у разных компаний в силу разницы в процессах, выпускаемом продукте, ожиданий клиентов. Приведенные ниже KPI релевантны для любой отрасли и позволяют мониторить разные аспекты качества.

Количество негативных отзывов за период времени

Наиболее очевидный показатель — количество рекламаций или жалоб клиентов за определенный период.

Любые отзывы важны. В некоторых случаях понять, что есть проблема, помогает только гневное письмо от клиента. Содержание жалоб — это те проблемы, над которыми следует работать и устранять их причину. А количество — показатель, который интересен в динамике.

Индекс лояльности (Net Promoter Score, NPS)

В основе индекса лояльности лежат ответы клиентов / потребителей на вопрос «Порекомендовали бы вы нашу компанию / нашу продукцию?». Этот показатель отражает общее восприятие продукта или услуги. Его удобно выражать в процентах, исходя из отношения положительных ответов к общему числу опрошенных клиентов.

Низкий уровень NPS может быть результатом плохого качества продукта или услуги. Чтобы понять, что именно поможет повысить удовлетворенность клиентов, желательно задавать респондентам уточняющие вопросы.

Скорость решения проблем

В оценку системы менеджмента качества можно заложить и показатели, отражающие, насколько хорошо система работает на решение возникающих проблем. Время, затраченное на устранение проблемы, является одним из таких KPI.

Эффективность решения проблем

Дополнить предыдущий показатель может эффективность найденных решений. Предположим, проблему решили, но она возникла снова. Процент повторяющихся проблем за период времени отражает степень эффективности решений.

Интересно также сопоставлять оба показателя — время на устранение проблемы и процент повторного возникновения проблем. Тогда можно соотносить скорость и эффективность, выбирая оптимальное соотношение между ними.

Near Miss

Показатель Near Miss изначально использовался в сфере охраны труда. Это произошедшее потенциально опасное событие, которое не привело к несчастному случаю.

В сфере качества данный KPI применяется по аналогии: это событие, которое могло бы привести к возникновению дефекта / потере заказчика, но по счастливой случайности не привело.

Сложно предугадать инциденты, которые никогда не происходили. Near Miss — это возможность учиться на ошибках без затрат на устранение последствий.
Выяснив причины этих событий, можно найти и устранить ошибки в системе менеджмента и избежать подобных случаев в дальнейшем. В отчет о таких событиях включают свидетельства очевидцев: что они наблюдали, когда произошло событие, и какие факторы помогли избежать потерь.

Количество отчетов по событиям Near Miss в качестве KPI позволяет отслеживать формирование и степень зрелости культуры качества в компании. Ведь сообщать о Near Miss должны сотрудники, каждый на своем месте, и без их вовлеченности и искренней заинтересованности в улучшении качества данный KPI будет проседать.

ФИНАНСОВЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ

Введение финансовых KPI в сферу качества обусловлено, прежде всего, тем, что они переводят язык «качественников» (количество дефектов, количество несоответствий, наличие сертификата, объем протестированной продукции) на язык управленцев (расходы, доходы, финансовая выгода). Данные в денежном выражении проще консолидировать, сравнивать между собой, использовать при бюджетировании и для целей контроллинга.

Стоимость низкого качества (Cost of Poor Quality, COPQ)

Издержки, которые связаны с производством продукции или оказанием услуг низкого качества, в сумме образуют «Стоимость низкого качества» или, в формулировке Филиппа Кросби, «Цену несоответствия» (Price of Nonconformance, PONC).

Сюда включаются все расходы по устранению последствий производства и реализации некачественного товара или услуги:

потери, связанные с неэффективной организацией работ (например, перепроизводство и вследствие этого дополнительные расходы на складирование продукции),
потери, связанные с производством бракованной продукции, которую невозможно починить, использовать или продать,
устранение дефектов на продукции, которая еще не вышла на реализацию,
отзыв продукции с полок магазина (расследование, транспортные расход, штрафные санкции),
неустойки за срыв сроков поставки,
работа по гарантийным случаям,
обработка жалоб от клиентов,
репутационные издержки,
и т. д.

Стоимость хорошего качества (Cost of Good Quality, COGQ)

Сколько стоит произвести продукт или оказать услугу хорошего качества? Показатель «Стоимость хорошего качества» (или «Цена соответствия») складывается из расходов на управление качеством и предотвращение выпуска некачественной продукции, в том числе сюда можно отнести расходы на следующие виды деятельности:

Стоимость качества (Cost of Quality, COQ)

Интегральный показатель «Стоимость качества» – это сумма двух предыдущих показателей: «стоимости низкого качества» и «стоимости хорошего качества». Задача организации – последовательно снижать COQ и держать его на том уровне, который экономически целесообразен.

При этом снижение «стоимости низкого качества» невозможно без роста «стоимости хорошего качества». Но динамика этих слагаемых не сопоставима, поскольку предупреждение проблемы стоит в разы меньше, чем устранение ее последствий, особенно если эта проблема произошла уже после того, как товар попал к клиенту либо услуга оказана.

Филипп Кросби в своей статье в Quality Digest приводит наглядный пример. Будучи директором по качеству в компании ITT, он внедрил систему учета всех расходов, связанных с устранением несоответствий. Оказалось, что они составляют огромную сумму: около 25% от оборота компании. При этом затраты на управление качеством («стоимость хорошего качества») не превышали 4%. По итогам анализа стало ясно, что разумные инвестиции в управление качеством позволят существенно сократить несоответствия и издержки, связанные с ними. И действительно, за несколько лет корпорация ITT сократила их до 6%.

Другой пример из своей практики приводит на своем сайте консалтинговая компания Quality-One. Некое предприятие оценило свои затраты на исполнение гарантийных обязательств на сумму $400’000 в год. Была сформирована группа, которая провела расследование и выявила причины возникновения гарантийных случаев. С одобрения руководства конструкция устройств, по которым компания получала рекламации, была переработана, а также в процессе были усовершенствованы производственные процессы.

В течение первого года эксплуатации устройств количество поломок сократилось на 50%, что эквивалентно сокращению гарантийных расходов на $200 000, а за вычетом затрат на повышение качества — $140’000 за первый год. Таким образом, стоимость качества уменьшилась несмотря на то, что одна из ее составляющих («стоимость хорошего качества») выросла.

Очевидно, что именно наличие объективных данных о происходящем на предприятии позволило принять правильные управленческие решения и направить ресурсы туда, где они были наиболее необходимы.

Еще в 1951 году один из основоположников управления качеством Джозеф Джуран сравнил затраты на устранение дефектов с рудником, из которого можно извлечь ценную золотую руду (Gold in the Mine). Оба приведенные выше примера отлично иллюстрируют данный тезис.

О том, как собирать данные для расчета COQ, читайте в нашей статье Управление затратами на качество: нюансы сбора данных.

Коэффициент рентабельности инвестиций в качество (Return on Investment, ROI)

Коэффициент рентабельности или возврата инвестиций позволяет понять влияние мер по управлению качеством на финансовые результаты бизнеса в целом.

Он рассчитывается как сумма полученных выгод от улучшений (например, экономия от устранения «узкого места» в процессе или дефекта в готовом продукте), разделенная на сумму затрат на улучшения.

Данный показатель подходит для оценки проектов и инициатив в области качества, в частности, превентивных мер. Что касается корректирующих действий, как правило, они классифицируются как издержки в связи с выявленными несоответствиями, а не как инвестиции.

Коэффициент рентабельности качества (Return on Quality, ROQ)

Интересный показатель был предложен в 1995 году профессором Роландом Рустом и его коллегами, хотя он и не получил широкого распространения в бизнес-среде в связи с трудностями в сборе данных для расчета.

Коэффициент рентабельности качества измеряет рост выручки, связанный с ростом удовлетворенности клиентов, по отношению к затратам на качество, которые позволили достичь этих изменений.

ВЫБОР ЗА ВАМИ

Мы привели лишь несколько примеров KPI в сфере управления качеством. Какие критерии выбрать для оценки и мониторинга, зависит от особенностей компании, от уровня развития ее системы менеджмента. Показатели эффективности могут и должны отражать «узкие места» в процессах организации, ведь в случае проблем в этих «узких местах», пострадает вся система. Очевидно, что эти «узкие места» определяются индивидуально в каждом случае.

Кроме того, на каждом уровне управления будут актуальны разные KPI. Для генерального директора достаточно отслеживать один или два финансовых показателя, например, COQ и ROI. Для владельцев процессов важно держать руку на пульсе целого спектра специфических KPI, в том числе нефинансовых, отражающих эффективность и результативность их процессов с точки зрения целей в области качества: скорость выполнения заказа, ошибки при выставлении счетов, эффективность решения проблем и т.п.

Но главное — не останавливаться на измерении, а проводить анализ собранных данных и принимать на его основе такие решения, которые приближают организацию к достижению бизнес-целей.

Понравилась эта статья? Интересуют стандарты ISO и системы менеджмента? Подпишитесь на нашу рассылку и регулярно получайте полезную информацию об изменениях в стандартах, разъяснения от аудиторов SGS и примеры лучших практик.

О КОМПАНИИ SGS

Группа SGS является мировым лидером в области независимой экспертизы, контроля, испытаний и сертификации. Основанная в 1878 году, сегодня SGS признана эталоном качества и деловой этики. В состав SGS входят свыше 2 600 офисов и лабораторий по всему миру, в которых работает 94 000 сотрудников.

Что такое коэффициент текучести и как его рассчитать?

Текучесть кадров является одним из самых важных метрик для HR. Этот показатель позволяет оценить качество подбора, адаптации, обучения и оценки персонала.

Что такое текучесть кадров?

Текучесть кадров или текучесть персонала представляет собой показатель того, сколько сотрудников покидают компанию. Ведь после ухода сотрудников необходимо найти новых, которые будут соответствовать всем требованиям и смогут быстро адаптироваться на новом месте.

Понятие добровольного и недобровольного оборота

Существует множество причин, по которым сотрудники покидают компанию. Они могут быть как добровольными, так и недобровольными.

О добровольном обороте мы можем говорить, когда сотрудники покидают компанию по собственной инициативе, например, меняя место работы.

Принудительный оборот происходит в том случае, когда сотрудники покидают компанию не из-за желания сменить место работы или сферу деятельности. Такая ситуация может возникать из-за низкого качества труда работника, несоответствия занимаемой должности или нарушения корпоративных правил.

Почему текучесть кадров важна для организации?

Текучесть кадров считается одним из самых важных показателей в HR и используется довольно часто. Как правило, ее упоминают в негативном ключе. Это связано с тем, что при высокой текучести кадров затраты предприятия возрастают. Ведь, когда одни сотрудники уходят, их необходимо заменить другими. А это дорогостоящий процесс. Согласно исследованиям, проведенным Обществом по управлению человеческими ресурсами (SHRM), прямые затраты на замену сотрудника могут достигать 50-60% годового оклада работника, а общие расходы, связанные с текучестью кадров – от 90% до 200% годового оклада.

Почему же замена сотрудников стоит так дорого? Для того, чтобы это понять, необходимо посчитать расходы, которые связаны непосредственно поиском нового человека. Во-первых, его необходимо найти и нанять. А это предполагает и время на поиск, и время на обучение, и так называемый «разгон». Ведь новые сотрудники, как правило, оказываются менее продуктивными и для того, чтобы они начали работать на максимум эффективности, должно пройти время.

Показатель нормальной текучести кадров: какой он?

Из-за того, что заменить сотрудника довольно дорого, текучесть кадров упоминается чаще как негативное явление. Но это не обязательно так.

Если текучесть кадров проявляется из-за того, что недостаточно квалифицированные работники уходят из компании, то это неплохо. С другой стороны, если уходят хорошие сотрудники, то для компании это может иметь пагубные последствия. Поэтому достаточно трудно сказать, каким будет нормальный показатель оборачиваемости сотрудников. Здесь важно знать специфику работы компании и каждую конкретную ситуацию. Таким образом, текучесть кадров всегда оценивается без отрыва от контекста.

Средний уровень текучести кадров сложно определить еще и потому, что для разных отраслей этот показатель может существенно отличаться. Как сообщает Бюро статистики США, средний показатель в стране составляет 12-15% в год. А статистика LinkedIn говорит о том, что среднегодовой уровень текучести кадров в мире составляет 10,9%.

Но в таких отраслях, как гостиничный бизнес или торговля, текучесть кадров существенно выше. Причина, как правило, заключается в том, что в этом сегменте рынка чаще заняты студенты или сотрудники на неполный рабочий день. В конечном итоге эти люди находят другую работу.

Чтобы подробнее изучить показатели текучести кадров в различных отраслях, следует ознакомиться со статистикой, которую предоставляет Daily Pay.

Как правильно рассчитать текучесть кадров?

Показатель текучести кадров – это тот процент сотрудников, которые покинули компанию за определенный период времени. Как правило, данный показатель рассчитывается за месяц или год.

Для того, чтобы рассчитать коэффициент текучести кадров, необходимо количество сотрудников, покинувших компанию, разделить на среднее количество сотрудников за указанный период времени. Затем это число умножается на 100%.

Среднесписочное количество сотрудников рассчитывается следующим образом: их количество в начале и конце периода суммируется, а затем делится на два.

Таким образом, для того, чтобы произвести расчет уровня теку чести, нам понадобятся такие переменные:

Будьте в курсе всего!

Оставайтесь всегда в курсе всех новостей и акций с Peopleforce.
Просто введите вашу почту и нажмите кнопку “подписаться”.

Количество сотрудников, которые ушли из компании в заданный период времени (добровольно или нет).
Количество сотрудников, которые работали в компании в начале указанного периода.
Количество сотрудников, которые работали в компании в конце указанного периода.

Окончательная формула для расчета показателя текучести кадров выглядит следующим образом:

Благодаря коэффициенту текучести можно безошибочно определить возможность возникновения в компании кадровых проблем, чтобы вовремя их устранить.

Cover image by Michael McMahon

Насколько важно качество труда? И как это достигается?

Подведение итогов

Среди ответов на колонку этого месяца было небольшое несогласие с предпосылкой, что отношение важнее навыков при отборе новых сотрудников. К. Дж. Куллинан прокомментировал: «Настроение — это все!… Я работал с группой кубинских беженцев в Ньюарке… которые стали очень успешными… Они приехали в Соединенные Штаты, не имея ничего, кроме отличной трудовой этики и отличного отношения». Как сказал Мартин Клинцинг: «По сути, это обсуждение сводится к тому, что вы можете научить кого-то чему угодно, кроме заботы.«

Вот и все о труде на индивидуальном уровне. Возникла серьезная дискуссия о том, что такое качество труда и как его можно измерить и развить на национальном уровне. Для Нари Каннана «Качество труда — это такой широкий термин. Все зависит от того,« что труд делает? » … Кроме того, качество труда не является статичным … Самая большая ошибка, которую может сделать любая страна, — это предположить, что качество труда является генетическим … «. Флавиус Чирку сказал: «Я бы упростил анализ, заменив« качество труда »на« качество выпуска », будь то выпуск продукта, услуги или их сочетания.По словам Сне Аснани, «качество труда не может быть определено только двумя или тремя параметрами, такими как отношение и искренность к работе; он также должен измерять знания в предметной области, межличностные навыки, такие как лидерские и управленческие качества, креативность и способность учиться и адаптироваться к меняющейся среде ».

Что касается последствий, которые это имеет для миграции рабочих мест, а также рабочей силы, большинство из них согласны с тезисом автора Грегори Кларка о том, что «качество труда», а не только низкая стоимость, является основным двигателем потоков капитала, ведущих к экономическому процветанию.Однако это вызвало вопросы о влиянии аутсорсинга и миграции на качество рабочей силы и их последствиях для государственной политики. Что касается рабочих мест и того, что стало известно как аутсорсинг, Гаурав Гоэль прокомментировал: «Дешевая рабочая сила не является решающим фактором в успехе аутсорсинга… (против)… людей с правильным отношением…». Малвин Бернал пояснил: «Будь то в Индии, на Филиппинах или в Бразилии, компании должны учитывать возможности знаний, а не цену, когда они решают использовать такую (« дешевую ») рабочую силу….Единственные компании, которые по-прежнему смотрят на рабочую силу теми же глазами, что и в индустриальную эпоху, — это потогонные предприятия ». Гита Беллу добавила:«… это не вопрос боязни дешевой рабочей силы, а скорее боязнь высококачественной рабочей силы, которая поставляется по низкой цене. «Что касается миграции рабочей силы, Тайяб Рашид сказал:« Высокооплачиваемая работа — это работа, основанная на знаниях. Это никуда не денется ». Хемант Рах согласился, сказав, что«… имеет значение, кто выполняет работу эффективно с качеством, а не где он или она ».

Эти комментарии вызывают дополнительные вопросы: как установить «стандарты» качества труда? Подходит ли это для правительств? Или следует предоставить рынку возможность устанавливать стандарты на разовой основе? Лучше ли прилагать усилия на национальном уровне для регулирования аутсорсинга, контроля границ для предотвращения трудовой миграции или обучения «качеству», включая отношение и навыки, а также другие атрибуты? Что вы думаете?

Оригинальный артикул

За последние тридцать лет я и несколько моих коллег пытались выяснить, почему горстка организаций может достичь истинного совершенства.Одна из нескольких вещей, которые они все делают, — это нанимать людей для улучшения отношения и тренировать навыки. Под «отношением» они обычно подразумевают способность идентифицировать и «жить» основными ценностями организации, такими как уважение к другим, ориентация на клиента и т. Д. Их руководство пришло к выводу, что пытаться изменить слишком сложно и дорого. отношение взрослых. В результате они освобождают тех, кто не может работать и управлять в соответствии с ценностями организации, и заменяют их теми, кто может.

Все это приходит на ум в связи с дебатами об иммиграции и аутсорсинге, по сути, о торговле рабочей силой.И это вызвано новой книгой Грегори Кларка Прощай, милостыня: Краткая экономическая история мира , которая определяет то, что он называет «качеством труда», как главный соблазн для потоков капитала, ведущих к экономическому процветанию. Он определяет качество труда с точки зрения дисциплины и отношения к работе. Это требует социальных убеждений и институтов, обеспечивающих качество труда.

Подразумевается, что это в значительной степени исключает низкую стоимость рабочей силы как важный фактор в таких потоках.Кларк утверждает, что различия в производительности труда оправдывают большие различия в затратах на рабочую силу. В более широком смысле этот аргумент сводит к минимуму долгосрочную угрозу аутсорсинга для развитых стран. Если это правда, то это может помочь объяснить, почему США являются излюбленным местом для высококвалифицированных рабочих мест, которые «привлекают» компании со штаб-квартирами в других странах. Например, одно недавнее исследование показывает, что аутсорсинг может повлиять на 1,47 миллиона рабочих мест в США (из более чем 100 миллионов). Для сравнения, Организация международных инвестиций, которая, по общему признанию, может иметь предвзятую точку зрения, оценивает, что в иностранных компаниях работает 5 человек.4 миллиона в США.

Кларк не оптимистичен в отношении сегодняшних обществ, в которых не было долгой истории культурных основ и функционирующих институтов, поддерживающих формальные и неформальные образовательные мероприятия, способствующие повышению качества труда. Виды изменений, которые он изучает, происходили в течение долгих периодов времени. И они идут гораздо глубже, чем краткосрочная реформа образования или переподготовка.

Почему же тогда так много опасений перед аутсорсингом и иммиграцией в то время, когда витрины магазинов, по крайней мере, в Северо-восточном США.С., полно знаков-разыскиваемых? Неужели это просто страх перед переменами и неуверенностью во времена как занятости, так и трудовой миграции? Может ли усиленная переподготовка уволенных рабочих действительно дать ответ на этот вопрос, особенно если одной из причин безработицы является «разрыв во взглядах»? Является ли готовность взять на себя инициативу рискнуть своей безопасностью и пересечь границу, чтобы поддержать свою семью, положительным показателем того типа «отношения», к которому стремятся высокоэффективные организации? Если да, будет ли частный бизнес, естественно, проводить обучение, необходимое, чтобы помочь иммигрантам приобрести необходимые навыки? А тем временем, что должно сделать правительство, если что-либо, чтобы остановить поток рабочих мест и рабочих, сохраняя при этом качество труда своих граждан? Что вы думаете?

Как рассчитать производительность на рабочем месте

1.Неполная факторная производительность

Эта формула состоит из отношения общего выпуска к единичному вводу. Менеджеры чаще всего используют эту формулу, потому что данные доступны и легко доступны. Кроме того, уравнения производительности с частными факторами легче связать с конкретными процессами, поскольку они имеют дело только с одним входом.

Чтобы рассчитать частичную факторную производительность, предположим, что компания производит продукции на сумму 15 000 долларов, а еженедельная стоимость всех ресурсов (рабочая сила, материалы и другие затраты) составляет 8 000 долларов.Вы разделите 15000 на 8000, рассчитав частную факторную производительность 1,8.

2. Многофакторная производительность

В то время как формула частичной факторной производительности использует один единственный ввод, формула многофакторной производительности представляет собой отношение общих выпусков к подмножеству затрат. Например, уравнение может измерять отношение выпуска к труду, материалам и капиталу. Этот метод является более всеобъемлющим показателем, чем частичная факторная производительность, но его также сложнее рассчитать.

Мы попросили Дэна Кето, эксперта по производительности из Easy Metrics, привести пример, иллюстрирующий одно возможное многофакторное уравнение производительности.

Один из наших клиентов управляет кросс-докингом для одного из крупнейших розничных операторов страны. Кросс-докинг — это когда вы берете импортированные морские перевозки в контейнерах, разгружаете их, а затем перегружаете в исходящие грузовые автомобили. По сути, это похоже на разборку кубика Рубика и его повторную сборку. Отраслевая парадигма состоит в том, чтобы взглянуть на производственную метрику рабочих, обрабатывающих груз, в единицах ящиков в час (CPH).Для более длительного периода времени это разумный показатель. Однако ежедневное управление операциями в расчете на одного сотрудника неэффективно.

Каждый грузовой контейнер может иметь от 40 до 20 000 ящиков в зависимости от типа продукта на контейнере и иметь до 100 различных артикулов. Структура грузовых перевозок существенно влияет на время, необходимое для выполнения работы. В зависимости от состава контейнеров CPH может варьироваться от 20 ящиков за час работы до более 400.

Используя CPH, клиент не смог добиться согласованности ни в своей производительности, ни в требованиях к прогнозу рабочей силы, потому что он не использовал другие факторы, присутствующие в данных, для более точного расчета нормы труда.Включив в расчеты артикулы, разделение, вес ящика и куб, мы смогли разработать многофакторный трудовой стандарт, который мог точно и последовательно прогнозировать объем труда, необходимый для каждого грузового контейнера.

Используя модель линейной регрессии, стандартная формула для этого метода —

ЧАСОВ = AX + BY + CZ + D

В случае вышеприведенного примера ЧАСЫ = A * (# случаев) + B * (разделение) + C * (артикулы) + D * (куб) + E * (вес) + F. Коэффициенты AF являются вычисленными весовые коэффициенты умножаются на входные, чтобы получить конечный результат.Эти коэффициенты могут быть рассчитаны либо с использованием исследований времени в движении (промышленная инженерная модель), либо, если у вас достаточно большой набор данных, с помощью инструментов линейной регрессии. Современные технологии и большие данные теперь позволяют даже небольшим предприятиям рассчитывать экономически эффективные стандарты многофакторной производительности.

Конечным результатом использования приведенного выше примера было то, что клиент мог видеть до каждого сотрудника, каков уровень производительности, а затем проактивно управлять и обучать соответствующим образом.Затраты на оплату труда сократились более чем на 30%.

3. Общая факторная производительность

Эта формула объединяет эффекты всех ресурсов, используемых при производстве товаров и услуг (труд, капитал, материалы и т. Д.), И делит их на выпуск. Этот метод может отражать одновременные изменения в выходных и входных данных, однако они не показывают взаимодействия между каждым выходом и входом по отдельности (что означает, что они слишком широки, чтобы улучшать конкретные области).

Опять же, это уравнение сложно вычислить.Наш эксперт по производительности из Easy Metrics, системы управления персоналом, приводит пример, иллюстрирующий один из возможных расчетов.

Измерение совокупной факторной производительности — это одновременно искусство и наука. Главное, что нужно иметь в виду при построении этой метрики производительности, — сосредоточиться на вводимых ресурсах, которые имеют разумную корреляцию между затратами и эффективностью и результатами. Инженеры часто хотят измерить все возможные входные факторы для процесса. Используя анализ больших данных, мы часто обнаруживали, что корреляция многих из этих входных факторов ниже естественной дисперсии (шума), возникающей в процессе, поэтому сбор такой информации часто не стоит затрат на это.

Один из наших клиентов — крупный кухонный комбайн, производящий фасованные овощные продукты. У них примерно 200 сотрудников в смену, 16 производственных линий с приводом от оборудования и около 1000 различных наименований продукции. Их стандартная метрика заключалась в том, чтобы смотреть в фунтах на произведенный труд в час для измерения их эффективности, однако это может вводить в заблуждение, потому что в зависимости от того, какой продукт является, существует большая разница между каждым продуктом.

Мы работали с ними над увеличением количества факторов, измеряемых, чтобы получить четкое представление об общей производительности, а также определить области, на которых следует сосредоточиться, которые могут повысить производительность.Этими факторами были:

Время безотказной работы машины: Измеряется в процентах от часов смены
Время отсутствия: Разница между временем рабочего времени и временем на производственной линии
Норма труда по сравнению с фунтами в час: Разработаны многомерные производственные стандарты на основе типа упаковки и типа / состава товара. Результат оценивается в процентах от стандарта, где 100% означает работу с ожидаемым уровнем производительности.
Выход / потери продукта: Качественный фактор, измеряющий выходную массу по сравнению с входной массой
Фактор качества входящего продукта: Различия в качестве товаров создают различия в производительности
Коэффициент производственного цикла: Учитывает время на перевод линий на новые виды продукции.Небольшие тиражи пропорционально требуют большего времени на переналадку на фунт продукции.

Конечным результатом стала комплексная панель отчетности с одним макрорезультатом общего коэффициента производительности, оцененным в процентах, где 100% — это ежедневная цель, а затем разбиты все указанные выше субфакторы, чтобы можно было выявить недостатки. Каждый подфактор оценивается пропорционально его важности. Стандартам труда и времени безотказной работы оборудования были присвоены значения 30%, остальные факторы имели меньший вес, поскольку эти два фактора были основными факторами производительности.

Общий коэффициент производительности = 0,30 × Время безотказной работы машины + 0,10 × Время простоя + 0,30 × Нормы труда + 0,10 × Выход продукта + 0,10 × Фактор качества на входе + 0,10 × Коэффициент производственного цикла

Теперь у клиента есть четкое представление о своих операциях и доступной информации для устранения недостатков по мере их возникновения.

Глава 11: Дискриминация 1. Теория

План исследования главы

11.1 Дискриминация: обзор

Дискриминация по-прежнему процветает в экономике США
- Меньшинство: группа, подвергающаяся дискриминации
- Большинство: группа, которая различает
Экономисты определяют дискриминацию на рынке труда как ситуацию, в которой одинаково материально продуктивных человек получают неравного обращения на основе наблюдаемых характеристик.
- Одинаково материально производительный: способный производить такое же количество и качество продукции при тех же затратах; в отличие от равноправной долларовой производительности
- Неравномерное отношение: получение систематически отличающегося результата в результате действий внешних агентов
Данные показывают, что существуют большие различия в результатах на рынке труда мужчин, женщин, белых, черных и латиноамериканцев в Соединенных Штатах.
- Эти различия касаются участия в рабочей силе, занятости, заработной платы, образования и профессии.
Хотя существует широкое согласие относительно размера этих наблюдаемых различий, существует по крайней мере две полярные гипотезы об их ближайших причинах.
- [H0] Внутренние групповые различия : Нет дискриминации, и наблюдаемые различия в экономических результатах между альтернативными группами работников отражают различия в присущей им материальной производительности.
[h2] Дискриминация : Различия в экономических результатах, наблюдаемые у разных групп работников, являются результатом дискриминации.
- Межгрупповые различия полностью или частично являются результатом действий, предпринятых потребителями, работодателями, коллегами и государством.

Различные типы дискриминации возможны на разных этапах жизни работника.

Premarket дискриминация, T _p : дискриминация до выхода работника на рынок труда
- Дискриминация на премаркете может повлиять на работника из-за плохого здоровья и образования родителей, бедных кварталов и неравных систем школьного образования.
Рынок дискриминация, T _m : дискриминация после выхода работника на рынок труда
- Рыночная дискриминация может проявляться в виде предрассудков, неполной информации, несовершенной конкуренции и законодательства, что может привести к двум основным типам дискриминации.
  - Дискриминация в заработке : Заработок одинаково материально производительных работников зависит от их групповой принадлежности.
  - Профессиональная дискриминация : Препятствия мешают определенным группам одинаково производительных в материальном отношении работников приступить к определенным занятиям.
- Эффекты предмаркетной и рыночной дискриминации переплетаются, особенно с учетом того, что предвкушение дискриминации в будущем влияет на текущих действий.

Беккер (1957) был первым, кто показал, что предрассудки можно интерпретировать как отвращение и моделировать с помощью микроэкономической теории. В оставшейся части этой главы мы будем использовать его модель.

Беккер предположил, что дискриминация может отрицательно сказаться на трудящихся из числа меньшинств из-за предубеждений со стороны работодателей, коллег и потребителей.
Допущение 11.1: Однородные работники: Все работники однородны и, следовательно, одинаково производительны в материальном отношении.
- Это предположение облегчает обнаружение эффектов предубеждений через каналы, описанные Беккером.

11.2 Дискриминация работодателя

Чтобы максимизировать свою полезность, владельцы фирм могут пожертвовать прибылью, чтобы предпринять определенные действия, такие как дискриминация.
В модели Беккера предположим, что владельцы фирмы также являются менеджерами.
- Прибыль фирмы составляет π = p ∙ y — w ∙ N — w _b ∙ N _b
- Типичная полезность владельца определяется как U = U ( π , w _b N _b )
  π = прибыль фирмы
  U = собственник
  w _b = заработная плата чернокожих рабочих
  w = заработная плата белых рабочих
  N _b = уровень занятости чернокожих рабочих
  N = уровень занятости белых рабочих
  p = цена товара
  y = количество вывода
  Полезность собственника зависит положительно от прибыли, π , и отрицательно — в результате его дискриминационных предпочтений — от общих выплат, произведенных чернокожими рабочими ( w _b N _b ).
- Допущение 11.2: Полезность работодателя: Полезность работодателя задается формулой U = U ( π , w _b N _b ) = π — δ e 90 ∙ ( w _b N _b )
  δ _e = коэффициент дискриминации работодателя . Это выражает склонность работодателя к дискриминации в денежном выражении.Если δ _e = 0, работодатель не предвзято относится к делу, поскольку его волнует только его прибыль.
  w = ( w = w _b ) / w _b = коэффициент рыночной дискриминации или пропорциональный разрыв между заработной платой белых и чернокожих рабочих, преобладающий на рынке .
Модель 11.1: Модель дискриминации работодателя Беккера
(a) Рынки товаров и труда являются абсолютно конкурентными.
(б) Работающее население, N, ) неупруго поставляет свой труд.
(c) Каждая фирма производит продукцию, y, согласно y = MP _L ∙ ( N + N _b ).
Для простоты, MP _L — это постоянный предельный продукт труда, а не обычная убывающая предельная прибыль.
Модель MP _L одинакова как для черных, так и для белых рабочих.
(d) В краткосрочной перспективе основной капитал является фиксированным, и каждая фирма имеет определенное количество рабочих мест.
Общее количество вакансий V , где V > N .
(e) Нет никаких юридических ограничений, ограничивающих дискриминацию на рабочем месте.
При отсутствии дискриминации работодатели стремятся только , чтобы максимизировать свою прибыль. Модель 11.1 предсказывает, что черно-белые рабочие получают одинаковую равновесную заработную плату: w * = w _b * = p ∙ MP _L , а в этом примере w * = 150 долларов. _{Спрос на рабочую силу представлен горизонтальной линией, потому что MP _L предполагается постоянным.
Предложение рабочей силы меньшинства и большинства представлено вертикальными линиями, поскольку предполагается, что они неэластично поставляют свою рабочую силу.}
Если коэффициент дискриминации δ _e ≠ w, то занятость полностью сегрегирована. Фирма нанимает исключительно черных рабочих, если w > δ _e и белых рабочих, если w < δ _e . Если w = δ _e , то фирма безразлична.
Допущение 11.3: Природа предрассудков работодателя

(a) Для любого δ ≥ 0 , кумулятивное количество рабочих мест , предлагаемых работодателями с предвзятым отношением δ _e ≤ δ , обозначается V ( ).
(б) Количество рабочих мест, предлагаемых непредвзятыми работодателями, равно V (0) = V ₀ ≥ 0.
Предположим, что V ₀ < N _0b и определим критический уровень предубеждений работодателя δ * по V ( δ * ) = 9017 N _{= Вт * .}
Для любого значения разрыва в заработной плате w , каждый работодатель, чьи предрассудки удовлетворяют δ _e ≤ w требует только черных рабочих, и по определению V ( w ) равно общему количеству вакансий, которые эти фирмы стремятся заполнить.Для каждого заданного уровня w значение V ( w ) равно спросу на рабочую силу черных .
Кривая спроса на чернокожую рабочую силу плоская, когда нет дискриминации. Она имеет отрицательный наклон при наличии дискриминации, поскольку w _b / w * падает, w повышается, и все большее число работодателей игнорируют свои предубеждения и нанимают чернокожих работников.
Если w _b / w * <1, есть дискриминация, так как w _b * < w .
Поскольку фирмы принимают цены, даже непредвзятые фирмы будут платить такую же низкую заработную плату w _b < w * .
Поскольку все работники одинаково производительны, эта разница в заработной плате означает, что фирмы, нанимающие чернокожих, более прибыльны, чем фирмы, нанимающие только белых.
Равенство w * = δ * гласит, что рынок действует, чтобы смягчить серьезность дискриминации в оплате труда, распределяя чернокожих рабочих по профессиям, предлагаемым наименее предвзятыми работодателями.
Жесткость дискриминации в равновесной заработной плате, w *, , определяется предубеждением маргинального работодателя, δ *, , а не среднего работодателя, определенного медианным значением, δ _m .
A ceteris paribus Увеличение числа непредвзятых фирм или сокращение предложения черной рабочей силы может полностью устранить дискриминацию в оплате труда, даже если большинство работодателей сильно предвзято относятся.
Эта модель предсказывает, что в долгосрочной перспективе конкурентные рыночные силы устранят дискриминацию.
По мере того, как беспристрастные фирмы процветают и приобретают новый капитал, они должны иметь возможность увеличивать количество вакансий до тех пор, пока заработная плата черных и белых не уравняется.
Сохранение дискриминации сегодня, кажется, опровергает эту модель, однако работодатели могут проводить дискриминацию по параметрам, не связанным с заработной платой.

11.3 Дискриминация сотрудников

Большинство сотрудников могут отказываться сотрудничать с работниками из числа меньшинств или подчиняться им; большинство рабочих могут даже саботировать рабочих из числа меньшинств.
Допущение 11.4: Коэффициент дискриминации сотрудников, δ _L : Каждый доллар заработной платы обеспечивает предубежденного белого рабочего с полезными долларами (1 — δ _L ∙ I ).
I = 0 указывает, что он работает исключительно с другими белыми рабочими; I = 1 означает, что он этого не делает.
δ _L — его коэффициент дискриминации служащих . Если δ _L = 0, он беспристрастен.
Предубежденный белый рабочий несет потери из-за работы с черными рабочими.
Если модель 11.1 верна и работодатели не предвзято относятся, и если все белые работники предубеждены ( δ _L > 0), то:
а) Работодатели разделены по расовому признаку.
(b) Нет дискриминации в оплате труда: w * = ( w * — w _b * ) / w _b * = 0.
В этой ситуации дискриминация не проявляется даже в краткосрочной перспективе, даже если каждый работник, составляющий большинство, может испытывать сильные предубеждения.
Конкуренция среди дальтоников, но раздельных работодателей гарантирует, что w * = w _b .
Сегрегация возникает из-за того, что работодателям никогда не выгодно нанимать смешанную рабочую силу.
Однако технологические ограничения, трения при найме и соотношение населения могут предотвратить эту ситуацию.
Каждый мажоритарный работник, нанятый интегрированной фирмой, будет получать компенсационную разницу в заработной плате.

11.4 Дискриминация потребителей

Допущение 11.5: Коэффициент дискриминации потребителей, δ _c : Большинство клиентов готовы платить долл. США p (1- I ∙ δ _c ) товар или услуга.

I = 1 указывает, что товар производится или обслуживается с использованием рабочей силы меньшинства, а I = 0 указывает, что это не так.
Белые клиенты несут потери в коммунальных услугах, равные δ _c , когда они приобретают товары у чернокожих рабочих .
Используя Модель 11.1 и предполагая, что товар продается только большинству потребителей, у которых у всех одинаковый коэффициент дискриминации потребителей , δ _c > 0, тогда
(a) Равновесная заработная плата белых и чернокожих рабочих составляет w * = p ∙ MP _L > w _b * = p ∙ (1 — δ _c ) MP _L соответственно.
(b) Черно-белые рабочие работают в сегрегированных фирмах.
Это представляет собой дискриминацию в оплате труда, поскольку чернокожие рабочие зарабатывают меньше при одинаковой производительности.
Тем не менее, фирма с черной рабочей силой может продавать свою продукцию только за $ (1 — δ _c ) p , что дает ей более низкий продукт предельного дохода от труда и, следовательно, низкую заработную плату в условиях совершенной конкуренции.
Ни один работодатель не сочтет выгодным нанимать смешанную рабочую силу.
Потребители воспринимают белых и чернокожих рабочих как производящих разные продукты, и разные продукты могут иметь разные цены на неограниченный срок.
Потребительские предубеждения могут сохраняться в долгосрочной перспективе.
Действительно, из-за меняющегося ландшафта возможностей трудоустройства и увеличения размера сферы услуг предубеждения потребителей могут ухудшиться в будущем.

11.5 Современная теория дискриминации

Современная теория предполагает, что предрассудки — это не врожденный генетический феномен, а объяснимый социальный феномен.

В недавней литературе подчеркивается, что дискриминация может возникать из-за несовершенной информации или несовершенной конкуренции. Первое обсуждается здесь.

Статистическая дискриминация : ситуация, в которой лица, принимающие решения, делают выводы о принадлежности работника к группе, чтобы получить полезную информацию о работнике.
Несовершенная информация : работодатели не могут быть уверены в истинных способностях каждого претендента на работу, поскольку ни проверка, ни процесс подачи сигналов не идеальны.
Учитывая высокую цену ошибок при приеме на работу и давления со стороны конкурентов, фирмы должны использовать информацию как можно более эффективно.
Фирма может сравнивать характеристики текущего резерва соискателей с характеристиками и производительностью работников в своей кадровой документации.
Сигнал : наблюдаемый атрибут, который может варьировать человек
Признак : наблюдаемый атрибут, который предопределен для данного человека, но различается у разных людей
Предположение 11.6. Убеждения работодателей. Давление со стороны конкуренции вынуждает работодателей эффективно использовать имеющуюся в их распоряжении информацию. В конечном итоге фирмы учатся на своих ошибках и формируют правильные ожидания.
Это означает, что неточное стереотипное представление будет недолговечным.
Статистическая дискриминация основана на том принципе, что работодатели принимают решения на основании пола, этнической и расовой принадлежности человека, чтобы сделать вывод о его способностях.
Модель 11.2: Статистическая дискриминация
(а) Средняя способность белых рабочих составляет ā .
(b) В процессе собеседования фирма проверяет каждого соискателя вакансии. В конце процесса каждому кандидату присваивается тестовый балл, обозначенный как x .
(c) В свете результатов теста x, ожидаемые способности человека равны a ( x ).
(d) Фирмы конкурентоспособны, и их предложения заработной платы составляют w ( x ) = p ∙ a ( x ), где p — цена продукта, а заработная плата — продукт предельного дохода. труда.
Допущение 11.7: Ожидаемые способности: В свете результатов теста ( x ) ожидаемая способность белого рабочего составляет a ( x ) = ā + α ∙ ( x = ā ), 0 ≤ α ≤ 1.
Ожидаемые способности кандидата — это среднее значение по группе плюс поправка на ее успеваемость по отношению к группе.
Если α = 0, тест не имеет значения.Если α = 1, тест полностью информативен.
Тогда прогнозируемая заработная плата человека составит w ( x ) = p ∙ ā + p ∙ α ( x — ā ).
Заработная плата основана на среднем по группе, p ∙ ā , плюс поправка на производительность работника относительно группы, p ∙ α ( x — ā ).
Прогнозируемая заработная плата черного рабочего, набравшего x на тесте, составляет w ( x ) _b = p ∙ ā _b + p ∙ ( x — ā _b ).
Заработная плата белых и чернокожих рабочих зависит от средней производительности двух групп, ā и ā _b , и информативности теста, α и α _б .
Предмаркетная дискриминация в сфере образования может привести к такой разнице в средней материальной производительности, что ā > ā _b .
Культурная предвзятость может привести к получению результатов тестов, дающих больше информации о белых рабочих, чем о чернокожих, например, α > α _b .
Допущение 11.8: Возможности и информативность теста
(a) Одинаковая средняя производительность материала: ā = ā _b
(b) Тест относительно более информативен о способностях белых рабочих: α > α _b.
Таким образом, график заработной платы для результатов тестов более крутой для белых, чем для черных. Белые больше награждаются за лучшие результаты тестов и больше наказываются за худшие. Это не представляет собой предвзятую дискриминацию.
Этот базовый подход не может объяснить предвзятую дискриминацию. Тем не менее, это инструмент для объяснения наблюдаемых различий, и он согласуется с устойчивыми различиями в заработной плате.

Подход к поиску работы предсказывает, что заработная плата будет высокой, если работникам относительно легко найти работу, и низкой, если им трудно это сделать.
При отсутствии предубеждений работодателя у черно-белых работников должны быть одинаковые результаты.
Наличие предвзятых фирм и недостаток информации об их личности снизит заработную плату чернокожих рабочих.
Чернокожие рабочие будут тратить время на обращение в предвзятые фирмы, и если все фирмы знают об этом, они снизят предложение заработной платы для чернокожих рабочих, потому что они знают, что у чернокожих у них будет меньше шансов найти работу, поскольку их возможности ограничены непредвзятыми фирмами. .
В отличие от концепции Беккера, степень дискриминации зависит от предубеждений среднего, а не маргинального работодателя.

Эффекты сверстников могут повлиять на неуспеваемость чернокожих учеников в результате феномена «Действующего белого».
Предположение 11.9: Действуя белым
(a) Черные студенты различаются по своим способностям и ценностям, которые они придают своей привязанности к сообществу.
(b) Сообщество желает только тех членов, которые имеют к нему сильную привязанность.
(c) Учеба в школе повышает продуктивность и становится относительно легкой для учеников с более высокими способностями.
(d) Хотя учащиеся знают свои способности и ценности, все, что знают работодатели и общество, — это уровень образования каждого учащегося.
Высокий уровень образования свидетельствует о высокой способности работодателя и низкой привязанности к сообществу.
Низкий уровень образования может быть рациональным для учащихся, желающих продемонстрировать высокую привязанность к сообществу.

Стереотипы групп меньшинств могут быть самореализуемыми, согласно модели, предложенной Коатом и Лоури (1993):
Работодатели придерживаются негативных стереотипов о производительности труда меньшинств.
Эти стереотипы работодателя ослабляют стимулы для чернокожих рабочих накапливать дорогостоящие навыки.
Более низкий уровень образования снижает продуктивность чернокожих рабочих.
Результат подтверждает стереотип.

Mailath, Samuelson, and Shaked (2000) предложили модель, в которой поисковые усилия создают порочный цикл самореализации:
Ожидания работодателя усиливаются, поскольку работники из числа меньшинств ожидают своих худших возможностей трудоустройства.
В результате работники из числа меньшинств не получают более высоких навыков; они ожидают, что не смогут получить высококвалифицированную работу из-за дискриминации.
Работодатели не ищут работников на рынках труда из числа меньшинств из-за того, что меньшие инвестиции меньшинств в квалификацию.

Новая модель для измерения качества работы: разработка европейского внутреннего индекса качества работы (EIJQI)

Amable, B. (2003). Разнообразие современного капитализма. Издательство Оксфордского университета . https://doi.org/10.1093/0193X.001.0001.

Артикул Google ученый

Анкер Р., Чернышев И., Эггер П., Мехран Ф. и Риттер Дж. А. (2003). Измерение достойной работы с помощью статистических показателей. International Labor Review, 142 (2), 147–178. https://doi.org/10.1111/j.1564-913X.2003.tb00257.x.

Артикул Google ученый

Беккер В., Паруоло П., Сайсана М. и Сальтелли А. (2017). Веса и важность в составных показателях: не забывайте о пробелах, У Р. Ганема, Д. Хигдона, Х.Owhadi (Eds.), Справочник по количественной оценке неопределенности , стр. 1187–1216, Берлин: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-12385-1.

Берикат, Э. (2014). Индекс социально-эмоционального благополучия (SEWBI): теоретические основы и эмпирическая операционализация. Social Indicators Research, 119 (2), 599–626. https://doi.org/10.1007/s11205-013-0528-z.

Артикул Google ученый

Берикат, Э.(2018). Excluidos de la felicidad: La estratificación social del bienestar emocional en España . Centro de Investigaciones Sociológicas.

Берикат, Э., и Каскалес Мира, М. (2019). Качество работы. В Качество европейских обществ: Сборник сводных показателей (стр. 167–186). Springer.

Берикат, Э., и Санчес Бермехо, Э. (2015). Структурное гендерное равенство в Европе и его эволюция за первое десятилетие двадцать первого века. Social Indicators Research, 127 (1), 55–81. https://doi.org/10.1007/s11205-015-0949-y.

Артикул Google ученый

Bescond, D., Châtaignier, A., & Mehran, F. (2003). Семь показателей для измерения достойного труда: международное сравнение. International Labor Review, 142 (2), 179–212. https://doi.org/10.1111/j.1564-913X.2003.tb00258.x.

Артикул Google ученый

Боккуццо, Г., & Джанеккини, М. (2015). Измерение качества работы молодых выпускников с помощью составного показателя. Social Indicators Research, 122, 453–478.

Артикул Google ученый

Боннет, Ф., Фигейредо, Дж. Б., & Стэндинг, Г. (2003). Семья с показателями достойной работы. International Labor Review, 142 (2), 213–238. https://doi.org/10.1111/j.1564-913X.2003.tb00259.x.

Артикул Google ученый

Браун, М.У. и Кадек Р. (1993). Альтернативные способы оценки соответствия модели. Эн К. А. Боллен и Дж. С. Лонг (ред.), Тестирование моделей структурных уравнений (стр. 136–162). Ньюбери-Парк, Калифорния: Сейдж.

Cascales Mira, M. (2010). Аналитический анализ лаборатории на Испании. Documentos de trabajo (Centro de Estudios Andaluces), 5, 1–41.

Google ученый

Сеа Д’Анкона Ма, А.(2002). Аналитическая многопараметрическая теория и практика социальных исследований . Мадрид: Síntesis.

Cheung & Rensvold. (2002). Оценка показателей согласия для проверки инвариантности измерений. Моделирование структурных уравнений, 9 (2), 233–255.

Кларк, А. Э. (2009). Работа, рабочие места и благополучие в течение тысячелетия (Рабочий документ № 2009–02; стр. 44). Парижская школа экономики и IZA.

Кларк, А.(2015). Что делает работу хорошей? Качество работы и удовлетворенность работой. IZA Мир труда . https://doi.org/10.15185/izawol.215

Кромптон Р., Галли Д. и Перселл К. (2002). Работа, реструктуризация экономики и социальное регулирование . Изменение форм занятости: в организациях, навыках и гендере. Лондон. Рутледж. https://doi.org/10.4324/9780203202135

Google ученый

Даль, С.-Е., Несхайм, Т., и Олсен, К. М. (2009). Качество работы: понятие и измерение. Электронный журнал ССРН, 5, 28.

Google ученый

Davoine, L., & Erhel, C. (2007). La qualité de l’emploi en Europe: une Approche relative et Dynamique. Economie et Statistique., 410, 47–69.

Артикул Google ученый

Давуан, Л., Эрхель, К., и Гергоат-Ларивьер, М. (2008a). Мониторинг качества в работе: индикаторы Европейской стратегии занятости и другие. International Labor Review, 147 (2–3), 163–198. https://doi.org/10.1111/j.1564-913X.2008.00030.x.

Артикул Google ученый

Davoine, L., Erhel, C., & Guergoat-Lariviere, M. (2008b). Таксономия европейских рынков труда с использованием показателей качества. HAL, University Paris1 Pantheon-Sorbonne (Post-print and Working Papers) , 118.

Истерлин Р. А. (1974). Улучшает ли экономический рост жизнь людей? некоторые эмпирические данные. En Наций и домохозяйства в экономическом росте (стр. 89–125). https://doi.org/10.1016/B978-0-12-205050-3.50008-7

Европейская комиссия. (2001). Занятость в Европе 2001: последние тенденции и перспективы . Люксембург: Управление официальных публикаций Европейских сообществ.

Эриксон, К. (1986). О работе и отчуждении. American Sociological Review, 51 (1), 1. https://doi.org/10.2307/2095474.

Артикул Google ученый

Эскобар, М. (2011). La calidad democrática. Una propuesta para su medición por Expertos. Reis: Revista española devestigaciones sociológicas , 133 , 59–80.

Эскобедо Портильо, М. Т., Эрнандес Гомес, Х. А., Эстебане Ортега, В., и Мартинес Морено, Г.(2016). Modelos de ecuaciones estructurales: Características, fases, construcción, aplicación y resultados. Ciencia & trabajo, 18 (55), 16–22.

Артикул Google ученый

Эссер И. и Олсен К. М. (2012). Воспринимаемое качество работы: автономия и безопасность работы в многоуровневой структуре. European Sociological Review, 28 (4), 443–454. https://doi.org/10.1093/esr/jcr009.

Артикул Google ученый

Еврофонд. (2012a). Здоровье и благополучие на работе: отчет на основе пятого европейского исследования условий труда . Дублин: Еврофонд.

Еврофонд (Ред.). (2012b). Тенденции качества рабочих мест в Европе: отчет, основанный на пятом европейском исследовании условий труда. Люксембург: Publ. Выключенный. Европы. Союз [u.a.].

Еврофонд. (2014). Профили в условиях труда: выявление групп с множественными недостатками (с. 74). Дублин: Еврофонд.

Еврофонд. (2015). Шестое европейское исследование условий труда . Люксембург: Бюро публикаций Европейского Союза.

Еврофонд. (2016). Шестое европейское исследование условий труда — обзорный отчет (стр. 165). Люксембург: Бюро публикаций Европейского Союза.

Фелстед, А., Галли Д., Грин Ф. и Инанк Х. (2013). Интенсификация труда в Великобритании: первые результаты исследования навыков и занятости 2012 г. (стр. 6). Лондон: Центр обучения и жизненных шансов в странах и обществах, основанных на знаниях.

Google ученый

Фернандес-Масиас, Э. (2012). Поляризация рабочих мест в Европе? Изменения в структуре занятости и качестве рабочих мест, 1995–2007 гг. Работа и занятия, 39 (2), 157–182.https://doi.org/10.1177/0730888411427078.

Артикул Google ученый

Финдли П., Каллеберг А. Л. и Уорхерст К. (2013). Проблема качества работы. Human Relations, 66 (4), 441–451.

Артикул Google ученый

Галли Д. (2003). Качество трудовой жизни: отличается ли Скандинавия от других? European Sociological Review, 19 (1), 61–79.

Артикул Google ученый

Галли Д. (2007). Режимы социального обеспечения, системы занятости и ориентация на предпочтения в работе. European Sociological Review, 23 (3), 279–293.

Артикул Google ученый

Галли Д. (2009). Режимы занятости и качество работы . Издательство Оксфордского университета.

Галли, Д., И Поугман, С. (2001). Режимы социального обеспечения и опыт безработицы в Европе. Cambridge University Press., 30 (2), 361–391.

Галли Д., Фелстед А. и Грин Ф. (2012). Рабочие предпочтения и внутреннее качество работы: изменение отношения британских сотрудников 1992–2006 гг. Работа, занятость и общество, 26 (5), 806–821. https://doi.org/10.1177/095001701245163.

Артикул Google ученый

Галли, Д., Фелстед А., Грин Ф. и Инанк Х. (2014). Качество работы в Британии преодолело экономический кризис. Международное обозрение социологии, 24 (2), 207–224. https://doi.org/10.1080/031.2014.933023.

Артикул Google ученый

Гарсия де Полавьеха, Дж. (2003). Estables y Precarios: Desregularización Laboral y estratificación social en España (1. ed). Мадрид: Centro de Investigaciones Sociológicas: Siglo Veintinuno de España Editores.

Гай Д. П. (2002). Достойная работа: концепции, модели и показатели . Женева: Международный институт трудовых исследований.

Google ученый

Гонсалес Бегега, С., и Гильен Родригес, А. М. (2009). La calidad del empleo en la Unión Europea . Revista del Ministerio de Trabajo e Inmigración: Debate político y construcción de indicadores.

Google ученый

Зеленый, F.(2004). Почему рабочие усилия стали более интенсивными? Industrial Relations, 43 (4), 709–741. https://doi.org/10.1111/j.0019-8676.2004.00359.x.

Артикул Google ученый

Грин, Ф. (2006). Требуемая работа: парадокс качества работы в богатой экономике (Вторая печать и первая печать в мягкой обложке) (Вторая печать и первая печать в мягкой обложке) . Принстон, Нью-Джерси: Издательство Принстонского университета.

Google ученый

Грин, Ф. и Макинтош, С. (2001). Интенсификация труда в Европе, en Экономика труда , № 8, с. 291–308

Грин Ф. и Мостафа Т. (2012). Индексы качества работы для Европы. Отчет, основанный на Пятом европейском исследовании условий труда. (стр.69). Лондон: Центр Лейкс, Институт образования.

Грин, Ф., Мостафа, Т., Родитель-Тирион, А., Вермейлен, Г., ван Хаутен, Г., Билетта, И., и Лили-Юрджанайнен, М. (2013). Становится ли качество работы более неравным? ILR Review, 66 (4), 753–784. https://doi.org/10.1177/0019793

600402.
Артикул Google ученый
Холл, П. А., и Соскице, Д. В. (2001). Введение в разновидности капитализма. В: En D. W. Soskice (Ed.), Разновидности капитализма: институциональные основы сравнительного преимущества (стр.1–70). Оксфорд [Англия]; Нью-Йорк: Oxford Universit Press.
Холман Д. (2013). Типы вакансий и качество работы в Европе. Human Relations, 66 (4), 475–502. https://doi.org/10.1177/0018726712456407.
Артикул Google ученый
Холман, Д., Френкель, С., Соренсен, О., и Вуд, С. (2009). Варианты дизайна работы и результаты в call-центрах. Стратегический выбор и институциональные объяснения. Обзор производственных и трудовых отношений, 62, 510–532.
Артикул Google ученый
Hurley, J., Storrie, D. W., & Jungblut, J.-M. (2011). Изменения в структуре рабочих мест в Европе во время большой рецессии . Люксембург: Бюро публикаций Европейского Союза.
Google ученый
Джису, Х., Делорм, Д. Э., и Рид, Л.Н. (2006). Воспринимаемые эффекты от третьего лица и отношение потребителей к предотвращению и запрету рекламы DTC. Journal of Consumer Affairs, 40 (1), 90–116.
Артикул Google ученый
Каллеберг, А. Л. (1977). Рабочие ценности и вознаграждение за работу: теория удовлетворенности работой. American Sociological Review, 42 (1), 124.
Статья Google ученый
Каллеберг, А.Л. (2000). Нестандартные трудовые отношения: работа по совместительству, временная и контрактная работа. Ежегодный обзор социологии, 2, 341–365.
Артикул Google ученый
Каллеберг, А. Л. (2011). Хорошие рабочие места, плохие рабочие места: рост поляризованных и нестандартных систем занятости в США, 1970–2000-е годы . Нью-Йорк: Фонд Рассела Сейджа.
Google ученый
Каллеберг, А.Л., и Вайси, С. (2005). Пути к хорошей работе: воспринимаемое качество работы машинистами в Северной Америке. Британский журнал производственных отношений, 43 (3), 431–454. https://doi.org/10.1111/j.1467-8543.2005.00363.x.
Артикул Google ученый
Каллеберг, А. Л., Рескин, Б. Ф., и Хадсон, К. (2000). Плохая работа в Америке: стандартные и нестандартные трудовые отношения и качество работы в США. Американский социологический обзор, 65 (2), 256–278.
Артикул Google ученый
Карасек Р. (1979). Требования к работе, свобода принятия решений и умственное напряжение: последствия для изменения структуры работы. Administrative Science Quarterly, 24 (2), 285. https://doi.org/10.2307/23
.
Артикул Google ученый
Кёлер, Х.-D. И Мартин Артилес, A. (2009). Manual de la sociología del trabajo y de las relaciones Laborales. Дельта.
Кок В. (2004). Рабочие места, рабочие места, рабочие места: Создание большего количества рабочих мест в Европе: отчет Рабочей группы по трудоустройству под председательством Вима Кока, ноябрь 2003 г. . Люксембург: Управление официальных публикаций ЕС.
Google ученый
Kuc-Czarnecka, M., Lo Plano, S., & Saltelli, A.(2020). Количественное повествование при создании составного индикатора. Исследование социальных показателей . https://doi.org/10.1007/s11205-020-02276-0.
Артикул Google ученый
Leschke, J., & Watt, A. (2008). Оценить качество работы? Построение европейского индекса качества работы (стр. 23). Брюссель: ETUI.
Google ученый
Лешке, Дж., & Ватт, А. (2014). Проблемы построения многомерного европейского индекса качества работы. Social Indicators Research, 118 (1), 1–31. https://doi.org/10.1007/s11205-013-0405-9.
Артикул Google ученый
Лешке Дж., Ватт А. и Финн М. Э. (2012). Качество рабочих мест в условиях кризиса — обновление индекса качества рабочих мест (JQI). Электронный журнал ССРН . https://doi.org/10.2139/ssrn.2208374.
Артикул Google ученый
Martel, J.-P., & Dupuis, G. (2006). Качество трудовой жизни: теоретические и методологические проблемы, презентация новой модели и измерительного прибора. Social Indicators Research, 77 (2), 333–368. https://doi.org/10.1007/s11205-004-5368-4.
Артикул Google ученый
Муньос-де-Бустильо Льоренте, Р., Фернандес Масиас, Э., Антон, Дж. И., и Эстеве, Ф. (2009). Показатели качества работы в Евросоюзе. Комитет Европейского парламента по занятости и социальным вопросам.
Муньос де Бустильо, М., Льоренте, Р., Фернандес Масиас, Э., Антон Перес, Х. И., и Эстеве Мора, Ф. (ред.). (2011a). Измерение больше, чем деньги: социальная экономика качества работы. Челтенхэм, Великобритания; Нортгемптон . Месса: Эдвард Элгар.
Google ученый
Муньос-де-Бустильо, М., Льоренте, Р., Фернандес Масиас, Э., Эстеве Мора, Ф., и Антон Перес, Дж. И. (2011b). Из многих — единое? Критический обзор показателей качества работы. Social-Economic Review, 9 (3), 447–475. https://doi.org/10.1093/ser/mwr005.
Артикул Google ученый
Nardo, M. et al. (2005). Справочник по построению составных индикаторов: методология и руководство пользователя. Статистические рабочие документы ОЭСР , 2005/03, Издательство ОЭСР.https://doi.org/10.1787/533411815016
OECD. (2013). Как жизнь? 2013: измерение благополучия . Париж: OCDE.
Забронировать Google ученый
OECD-JRC (2008). Справочник по построению составных показателей: методология и руководство пользователя, Рабочий документ статистики ОЭСР JT00188147, STD / DOC (2005) 3.
Олсен, К. М., Каллеберг, А. Л., и Несхайм, Т. (2010). Воспринимаемое качество работы в США, Великобритании, Норвегии и Западной Германии, 1989–2005 гг. Европейский журнал производственных отношений, 16 (3), 221–240. https://doi.org/10.1177/0959680110375133.
Артикул Google ученый
Пенья-Касас, Р. (2009). Больше и лучше рабочих мест: концептуальная основа и показатели мониторинга качества работы и занятости на арене политики ЕС. Электронный журнал ССРН, 49, . https://doi.org/10.2139/ssrn.1489925.
Ройэла, В., Лопес-Тамайо, Дж. И Суриньяч, Дж. (2008). Институциональное и академическое определение качества трудовой жизни. На чем сосредоточена Европейская комиссия? Исследование социальных показателей , 86 (3), 401–415.
Артикул Google ученый
Seeman, M. (1967). О личных последствиях отчуждения в работе. American Sociological Review, 32 (2), 273. https://doi.org/10.2307/20
.
Артикул Google ученый
Тангиан, А. (2007). Анализ третьего европейского исследования условий труда с композитными показателями. Европейский журнал операционных исследований, 181 (1), 468–499. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2006.05.038.
Артикул Google ученый
USDA ERS — Документация и методы
Методология измерения роста совокупной факторной производительности (TFP) в международном сельском хозяйстве
Документация и методы сгруппированы в следующие разделы:
См. Сводные результаты и подробные сведения об истории обновлений и редакций, а также доступны ссылки.
Обзор
Повышение продуктивности сельского хозяйства было главным в мире средством обеспечения того, чтобы потребности растущего населения не превышали возможности обеспечивать продовольствием. За последние 50 лет рост продуктивности в сельском хозяйстве позволил сделать продукты питания более доступными и дешевыми (см. Новые данные, указывающие на устойчивый, но неравномерный рост производительности в мировом сельском хозяйстве, Amber Waves , сентябрь 2012 г.). Наиболее информативным показателем продуктивности сельского хозяйства является совокупная факторная производительность (СФП).TFP учитывает все земельные, трудовые, капитальные и материальные ресурсы, используемые в сельскохозяйственном производстве, и сравнивает их с общим объемом продукции растениеводства и животноводства. Если общий выпуск растет быстрее, чем общие затраты, мы называем это улучшением общей факторной производительности («фактор» = затраты). СФП отличается от таких показателей, как урожайность на акр или добавленная стоимость в сельском хозяйстве на одного работника, поскольку он учитывает более широкий набор факторов производства, используемых в производстве. СФП включает в себя среднюю производительность всех этих ресурсов, используемых в производстве всех сельскохозяйственных культур и товаров животноводства.
«Учет роста» предоставляет практический способ измерения изменений в СФП в сельском хозяйстве с течением времени с учетом имеющихся данных о сельскохозяйственной продукции, затратах и ценах на них. Описанный здесь подход дает согласованные и сопоставимые на международном уровне темпы роста СФП в сельском хозяйстве, но не уровни СФП. Большая часть данных о производстве и количестве вводимых ресурсов, используемых в этом анализе, взята из базы данных FAOSTAT Продовольственной и сельскохозяйственной организации Объединенных Наций (ФАО). В некоторых случаях входные и выходные данные ФАО дополняются данными из национальных статистических источников.Методология и данные также полностью описаны в Fuglie (2012, 2015).
Чем эти оценки отличаются от других счетов производительности ERS для США
Чтобы облегчить международные сравнения в продукте данных ERS International Agricultural Productivity (IAP), необходимо сделать некоторые упрощающие предположения. Таким образом, приведенные здесь оценки роста СФП могут отличаться от оценок роста СФП, представленных в других исследованиях с использованием других допущений, источников данных или методов.В частности, приведенные здесь оценки TFP для Соединенных Штатов несколько отличаются от оценок, приведенных в ERS «Производительность сельского хозяйства» в информационном продукте US . Принципиальные различия заключаются в следующем: (i) продукт данных «Производительность сельского хозяйства» в продукте США использует цены, полученные фермерами США, для измерения роста производства, тогда как продукт данных IAP использует средние мировые цены на сельскохозяйственную продукцию для агрегирования выпуска; (ii) в продукте данных «Производительность сельского хозяйства в США» , сельскохозяйственный труд корректируется по качеству с учетом демографических характеристик рабочей силы, включая пол, возраст, уровень образования и класс занятости, тогда как в продукте данных IAP используется нескорректированная численность сельскохозяйственных рабочих. для качественных различий; (iii) продуктивность сельского хозяйства в США.Продукт данных S. использует метод постоянной инвентаризации для измерения основного капитала фермы (т. Е. Текущий запас капитала является функцией прошлых капитальных затрат, соответствующим образом дисконтированных для амортизации), тогда как продукт данных IPA использует метод текущей инвентаризации (основанный на количестве основных единиц техники, используемой на фермах) для измерения капитала фермы; и (iv) продукт данных «Производительность сельского хозяйства» в продукте данных США включает прямые измерения большего количества приобретаемых услуг (таких как пестициды, семена, энергия, промежуточные услуги), в то время как продукт данных IAP учитывает эти входные данные, предполагая, что темпы их роста отражают темпы роста других измеряемых затрат.Как правило, индекс TFP, представленный в информационном продукте «Производительность сельского хозяйства в США» , должен обеспечивать более точную оценку темпов технических изменений в сельском хозяйстве США. Однако представленный здесь информационный продукт International Agricultural Productivity лучше подходит для сравнения роста СФП в сельском хозяйстве в США и других странах.
Модель
Общая факторная производительность (TFP) определяется как отношение общего выпуска к общим затратам.Пусть общий вывод будет равен Y , а общий ввод — X . Тогда TFP просто:
(1)
Часто бывает трудно дать содержательные определения реального выпуска или реальных затрат из-за неоднородности произведенных результатов и используемых ресурсов. Однако можно дать содержательные определения роста выпуска и роста затрат между любыми двумя периодами времени, используя теорию индексов (Caves, Christensen and Diewert, 1982).Изменения TFP с течением времени обнаруживаются путем сравнения скорости изменения общего выпуска со скоростью изменения общего входа. Выраженные в виде логарифмов изменения в уравнении (1) с течением времени можно записать как
(2)
, в котором просто указано, что скорость изменения TFP — это разница между скоростью изменения совокупного выпуска и затрат.
Сельское хозяйство — это производственный процесс с несколькими выходами и входами, поэтому Y и X являются векторами.Когда базовая технология представлена производственной функцией постоянной отдачи от масштаба, производители максимизируют прибыль так, чтобы эластичность выпуска по отношению к исходным ресурсам равнялась доле затрат на эти ресурсы, а рынки находятся в долгосрочном конкурентном равновесии, так что общая выручка равна общей стоимости, тогда уравнение (2) можно записать как
(3)
, где R _i — доля дохода i-го выпуска, а S _j — доля затрат j-го входа.Общий рост производства оценивается путем суммирования темпов роста для каждого выпускаемого товара, взвешенного по его доле в выручке. Точно так же общий рост затрат находится путем суммирования темпов роста каждого ввода, взвешенного по его доле в стоимости. Рост TFP в уравнении. (3), таким образом, представляет собой взвешенную по стоимости разность между ростом общего объема производства и ростом общих затрат.
Одно из различий между методами учета роста заключается в том, являются ли веса долей выручки и затрат фиксированными или меняются с течением времени. В индексах Пааше и Ласпейреса используются фиксированные веса, тогда как в индексах Торнквиста-Тиля и других связанных индексах используются переменные веса.Разрешение на изменение весов снижает потенциальную «погрешность в числовом индексе». Ошибка числа индексов возникает, когда производители заменяют выходы и ресурсы в зависимости от их относительной прибыльности или затрат. Другими словами, темпы роста Y _i и X _j не зависят от изменений R _i и S _j. Например, если заработная плата растет по сравнению со стоимостью капитала, производители, скорее всего, заменят рабочую силу большим капиталом, тем самым снизив темпы роста рабочей силы и увеличив ее для капитала.В сельском хозяйстве доля затрат на сельскохозяйственный капитал и материальные затраты, как правило, возрастает в процессе экономического развития, в то время как доля затрат на рабочую силу имеет тенденцию к снижению.
Чтобы уменьшить потенциальную погрешность в числовом индексе в оценках роста TFP, доли затрат меняются по десятилетию, когда такая информация доступна. Для результатов цены за базовый год (или, что эквивалентно, доли доходов за базовый год) являются фиксированными, поскольку они зависят от показателя ФАО постоянного валового сельскохозяйственного производства (более подробно описанного ниже в подразделе «Результат» в разделе «Данные»).Базовый период для цен на выпускаемую продукцию — 2004-06 гг.
Прямые оценки долей затрат были собраны для 22 стран на основе 16 исследований. На эти 22 страны приходится около двух третей мирового сельскохозяйственного производства. Для другой группы стран, где производственные цены недоступны или определяются рынком (страны Африки к югу от Сахары и страны с переходной экономикой бывшего Советского Союза и Восточной Европы), три исследования предоставляют эконометрические оценки эластичности производства, которые использовались вместо затрат акции.На эти регионы приходится еще 8 процентов мирового сельскохозяйственного производства. Для остальных стран, на долю которых приходится около 25 процентов мирового сельскохозяйственного производства, доли затрат приблизительно рассчитываются путем применения долей затрат из «подобной» страны. В разделе «Доли входных затрат» ниже представлены подробные сведения об источниках данных и предположениях.
Описанная выше схема предоставляет простые средства декомпозиции относительного вклада СФП и затрат в рост выпуска. Используя функцию g (^.), чтобы обозначить годовые темпы роста переменной, рост выпуска — это просто рост TFP плюс темпы роста затрат, умноженные на их соответствующие доли затрат:
(4)
Уравнение (4) представляет собой декомпозицию затрат роста выпуска, поскольку каждый член S _j g (X _j) дает рост затрат от использования большего количества j-го входа для увеличения выпуска. Также можно сосредоточиться на конкретном вводе, скажем, на земле (которую мы обозначили как X ₁), и разложить рост на компоненты, связанные с расширением этого ресурса и доходностью этого ресурса:
(5)
Это разложение соответствует тому, что обычно называется расширением (расширение земель) и интенсификацией (рост урожайности земель).Мы можем далее разложить рост доходности на долю за счет TFP и долю за счет более интенсивного использования других ресурсов на единицу земли:
(6)
Уравнение (6) представляет собой декомпозицию ресурсов роста, поскольку оно фокусируется на изменении количества физического ресурса (земли), а не на его вкладе в изменения в стоимости производства.
Рисунок 1 дает графическое изображение разложения роста, описанного в уравнении (6). Высота столбцов показывает темпы роста реального выпуска.Рост реального производства сначала раскладывается на рост, связанный с расширением сельскохозяйственных угодий (экстенсификация), и рост, связанный с повышением урожайности с гектара (интенсификация). Наконец, сам рост урожайности раскладывается на интенсификацию затрат (т. Е. Увеличение капитала, рабочей силы и удобрений на гектар земли) и рост СФП, где СФП отражает эффективность, с которой все затраты преобразуются в выпуск. Улучшения СФП обусловлены технологическими изменениями, повышением технической и распределительной эффективности использования ресурсов, а также экономией от масштаба.Разложение роста производства на эти компоненты интуитивно привлекательно и имеет прямое политическое значение: расширение земель и интенсификация затрат сильно зависят от изменений в ресурсных обеспеченности и относительных цен, тогда как на рост СФП сильно влияют долгосрочные инвестиции в сельскохозяйственные исследования и консультативные услуги, образование и инфраструктура, а также изменения в качестве ресурсов и институтов.
Рисунок 1. Рост сельского хозяйства происходит за счет увеличения использования земли и других ресурсов и / или повышения производительности этих ресурсов
Данные
Годовые временные ряды ФАО по производству сельскохозяйственных культур и животноводческой продукции, а также земли, рабочего скота, сельскохозяйственной техники и кормов для животных за 1961-2016 годы, смоделированные МОТ оценки сельскохозяйственного труда с 1990 года и данные IFADATA Международной ассоциации удобрений по использованию удобрений являются основными. данные, используемые для построения национальных, региональных и глобальных количественных показателей.В некоторых случаях они изменяются или дополняются данными из других источников, если они считаются более точными или актуальными, как описано ниже. Другие источники данных включают национальные статистические агентства, Евростат, Национальное статистическое бюро Китая и Центр роста и развития Гронингена (GGDC). В оценках TFP используются последние доступные данные из этих источников. Эти источники иногда пересматривают данные за предыдущие годы, чтобы отразить более полную информацию об этих рядах.Обновления международной базы данных по сельскохозяйственной производительности ERS включают эти исправления к данным за предыдущие годы из этих источников.
Выходы
Что касается продукции сельского хозяйства, ФАО публикует оценки годового производства 198 сельскохозяйственных культур и продуктов животноводства по странам с 1961 года. ФАО также объединяет производство в меру валовой сельскохозяйственной продукции, используя общий набор мировых средних цен на сырьевые товары за 2004-2006 годы, и выражает это в виде постоянные международные доллары 2005 года.ФАО исключает производство кормов для животных, но включает продукцию растениеводства, которое используется на корм для животных и семена, при оценке валовой продукции сельского хозяйства. ФАО также предоставляет оценку выпуска за вычетом внутреннего производства, используемого для кормов и семян. Однако показатель чистого производства не исключает импортируемое зерно, которое может использоваться в качестве корма или семян, или зерно, которое экспортируется и используется в другой стране для этих целей.
Поскольку текущие (или близкие к текущим) цены фиксированы для агрегированных количеств и измеряют изменения в реальном объеме производства с течением времени, валовая продукция сельского хозяйства ФАО эквивалентна количественному индексу Пааше.Набор общих цен на сырьевые товары выводится с использованием метода Гири-Хамиса. Этот метод определяет международную цену pi для каждого товара, которая определяется как международное средневзвешенное значение цен i-го товара в разных странах после конвертации национальных цен в единую валюту с использованием обменного курса паритета покупательной способности (PPPj). для каждой j-й страны. Веса — это количество, произведенное в стране. Вычислительная схема включает решение системы одновременных линейных уравнений, которая выводит как цены pi, так и коэффициенты пересчета PPPj для каждого товара и страны.ФАО обновляет эти цены каждые пять лет и пересчитывает свой индекс стоимости валовой продукции до 1961 года с использованием самого последнего набора международных цен. См. Rao (1993) для подробного описания и оценки этих процедур.
Предыдущие обновления этих данных сглаживали данные о валовом сельскохозяйственном производстве ФАО с использованием фильтра Ходрика Прескотта, чтобы отделить краткосрочную волатильность, обусловленную погодными и другими факторами, от долгосрочных тенденций. Существующие данные больше не сглаживаются, чтобы дать пользователям возможность изучить причины этих краткосрочных колебаний.
Входы
Ресурсы делятся на шесть категорий: сельскохозяйственный труд, сельскохозяйственные земли, две формы капитальных затрат (сельскохозяйственная техника и животноводство) и два типа промежуточных ресурсов (неорганические удобрения и корма для животных). Основным источником информации является ФАО, которая начиная с 1961 года публиковала ежегодные оценки для каждой страны (за исключением стран, созданных с тех пор, таких как страны бывшего Советского Союза, Югославия, Чехословакия, Эфиопия и Судан).Для стран, созданных после 1961 года, ряд TFP начинается с момента обретения независимости, за исключением стран бывшего Советского Союза, для которых временные ряды были расширены до 1961 года с использованием данных Shend (1993) и Lerman et al. (2003).
Сельскохозяйственный труд — это общее количество взрослых (мужчин и женщин), экономически активных в сельском хозяйстве. Смоделированные Международной организацией труда оценки сельскохозяйственного труда используются в течение многих лет после 1990 года и экстраполируются на 1961 год с использованием ранее опубликованных (и с тех пор прекращенных) оценок сельскохозяйственного труда от ФАО.Единственным исключением является Аргентина, где смоделированные МОТ оценки неоправданно занижены и, по-видимому, основаны на обследованиях рабочей силы, проводимых только в городских районах. Для Аргентины оценки рабочей силы в сельском хозяйстве взяты из базы данных по 10 секторам, поддерживаемой GGDC (Timmer et al., 2015). Оценки GGDC для сельскохозяйственной рабочей силы в Аргентине публикуются ежегодно до 2011 года и экстраполируются на более поздние годы с использованием среднегодовых темпов роста за 2008-11 годы из этого ряда.
Сельскохозяйственные земли — это площади многолетних культур, однолетних культур и постоянных пастбищ.Пахотные земли (многолетние и однолетние культуры) делятся на богарные и оборудованные для орошения площади. Затем площади богарных пахотных земель, орошаемых площадей и постоянных пастбищ объединяются в показатель с поправкой на качество, который дает больший вес орошаемым пашням и меньший вес постоянным пастбищам для учета относительной продуктивности земель (см. Следующий раздел о качестве земель). Однако для сельскохозяйственных пахотных земель в Африке к югу от Сахары используется общая площадь, собранная для всех культур, а не ряд пахотных земель ФАО (Fuglie and Rada, 2013).Для Китая мы используем посевные площади (Национальное статистическое бюро Китая) для пахотных земель, учитывая необоснованные разрывы в ряду пахотных земель как из источников ФАО, так и из правительственных источников Китая (Fan and Zhang, 2002). Для Новой Зеландии ряды пахотных земель ФАО до 2002 года не отражают изменения в единообразном определении с течением времени. Поэтому мы используем площади под зерновыми, семенными, кормовыми и садовыми культурами из Статистического управления Новой Зеландии (2003 г.) за 1961-2001 гг. И данные ФАО с 2002 г. и далее. По аналогичным причинам пахотные земли в Индонезии до 1990 г. основаны на национальной сельскохозяйственной статистике, представленной в Fuglie (2010b).
Сельскохозяйственная техника — это общая метрическая мощность в лошадиных силах (CV) используемого основного сельскохозяйственного оборудования. Это совокупность четырехколесных тракторов, двухколесных пешеходных тракторов, комбайнов-молотилок и доильных машин, выраженная в «эквивалентах тракторов на 40 л.с.». Предполагается, что среднее CV на машину составляет 40 CV на 4-колесный трактор, 12 CV на 2-колесный трактор, 20 CV на комбайн-молотилку и 1 CV на доильную машину. Однако из-за недостатка информации не делается поправок на различия между странами или во времени в размерах сельскохозяйственной техники в этих категориях, за исключением Китая, который сообщает о запасах сельскохозяйственной техники в энергоблоках (Национальное статистическое бюро Китая).Кроме того, в Индонезии данные ФАО по количеству используемых мощных молотилок включают как педальные, так и механические молотилки. Мы включаем только мощные молотилки из национальной статистики Индонезии, как указано в Fuglie (2010b).
ФАО сообщает данные непрерывных временных рядов по 4-колесным тракторам, молотилкам и доильным машинам, но не по 2-колесным шагающим тракторам. Для многих развивающихся стран, особенно в Азии, двухколесные тракторы были основным компонентом механизации сельского хозяйства.Что касается двухколесных тракторов, ФАО сообщает об использованных количествах за 1970-е годы, но затем прекратила выпуск этой серии до возобновления ее использования в 2002 году. За промежуточные годы национальные статистические данные по сельскохозяйственной технике были собраны по используемым двухколесным тракторам из сельскохозяйственных переписей Китая, Японии, Южная Корея, Тайвань, Таиланд, Филиппины, Индонезия, Индия, Бангладеш, Пакистан и Шри-Ланка, и интерполированные между годами переписи. На эти страны приходится большая часть глобального использования двухколесных тракторов на фермах.
В настоящее время статистика ФАО по сельскохозяйственной технике распространяется только на 2009 год (а для многих стран она может не распространяться на период после 2005 года).Чтобы расширить оценки сельскохозяйственной техники до 2012 года, национальные статистические данные о количестве тракторов и комбайнов, собранные за последние годы, были собраны для ряда стран: Бангладеш (Hassan, 2013), Китая (Национальное статистическое бюро Китая, 2014), Европа (Евростат), Индия (Singh et al., 2015), Япония (Министерство сельского, лесного и рыбного хозяйства, 2012 г.), Россия (Федеральная служба государственной статистики Российской Федерации, 2015 г.) и США (Национальная служба сельскохозяйственной статистики, 2014).
Чтобы расширить оценки запасов сельскохозяйственной техники на фермах за пределы последней имеющейся переписи или оценки обследования, использовались два подхода. При первом подходе используются годовые данные о продажах новой техники с учетом устаревания старой техники и предполагается, что срок полезного использования новой сельскохозяйственной техники составляет 15 лет. Данные о годовых продажах новых сельскохозяйственных тракторов и комбайнов в период 1991-2013 гг. Были получены от производителей сельскохозяйственной техники (источники: VDMA, Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau или Ассоциация машиностроительной промышленности и корпоративные отчеты John Deere) для США. Штаты, Канада, Бразилия, Аргентина, Мексика, Южная Африка и европейские страны.Оценки запасов сельскохозяйственной техники были расширены по сравнению с последним годом переписи, за который было добавлено количество новой техники, проданной с момента переписи, и вычли количество тракторов, приобретенных 15 годами ранее. Другими словами, если M _c — это парк машин, хранящийся на фермах в году переписи c, то, по оценкам, количество машин, которые будут храниться на фермах в году c + 1, составляет:
(7)
, где S _{c + 1} — количество продаж нового оборудования в году c + 1, а S _{c + 1-15} — количество продаж за 15 лет до года c + 1.Парк сельскохозяйственной техники в году c + 2 оценивается как M _{c + 2} = M _{c + 1} + S _{c + 2} — S _{c + 2-15}, и так далее для последующих лет. Затем отдельные типы сельскохозяйственной техники были объединены в общий запас метрических лошадиных сил, имеющихся на фермах, с использованием весов, описанных в разделе «Данные».
Второй подход, используемый для стран, по которым у нас нет информации о годовых продажах техники, использует эконометрическую модель для оценки изменения запасов сельскохозяйственной техники с течением времени с момента появления последних доступных данных о запасах сельскохозяйственной техники.Эконометрическая модель основана на модели внедрения сельскохозяйственной техники и размера фермы Кислева-Петерсона. Кислев и Петерсон (1982) выдвинули гипотезу о том, что по мере роста заработной платы вне сельского хозяйства сельскохозяйственная рабочая сила будет вынуждена мигрировать в несельскохозяйственный сектор. Это будет стимулировать консолидацию хозяйств и механизацию для замещения рабочей силы, покидающей фермы. Таким образом, механизация хозяйств будет коррелировать с заработной платой вне сельского хозяйства и размером хозяйств. Хотя модель Кислева-Петерсона была разработана специально для Соединенных Штатов, в сравнительной исторической оценке механизации сельского хозяйства Бинсвангер (1986) обнаружил «замечательное сходство в раннем опыте механизации в развитых и развивающихся странах».«Он показал, что сельскохозяйственная техника обычно сначала использовалась для энергоемких операций, таких как обработка почвы и транспортировка, в то время как механизация операций с интенсивным контролем, таких как прополка и сбор фруктов, появилась позже, особенно в ответ на повышение заработной платы.
Используя панельные данные по странам с 1990 по 2003 год, мы оценили следующую модель с фиксированными эффектами:
(8)
, где CV / Рабочий = метрическая мощность сельскохозяйственной техники на одного сельскохозяйственного рабочего, Пахотные земли / рабочий = гектары пахотных земель на одного сельскохозяйственного рабочего (представляет средний размер фермы), ВВП / Население = ВВП на душу населения в постоянных ценах 2005 г. по ППС (косвенный показатель для не- заработная плата на ферме), а параметры α, β и γ должны быть оценены.Значения параметров β и γ варьируются в зависимости от региона r (пять регионов включают развивающиеся страны Азии, Латинской Америки, Африки к югу от Сахары, Западной Азии и Северной Африки, страны с переходной экономикой бывшего Советского Союза и Восточной Европы, а также все другие развитые страны). страны). Поскольку это модель с фиксированным эффектом, член перехвата варьируется для каждой страны c, чтобы учесть ненаблюдаемые специфические для страны факторы.
С помощью оценок параметров β и γ (показаны как β шляпа и γ шляпа в формуле ниже) можно оценить процентное изменение CV / Работника для стран и лет, для которых данные по CV отсутствуют (символ ∆ln ( количество) ниже относится к процентной скорости изменения количества в скобках):
(9)
Годовой темп роста общего парка сельскохозяйственной техники — это просто темп роста CV на одного сельскохозяйственного работника, рассчитываемый по формуле выше, плюс темп роста общего количества сельскохозяйственных рабочих.Используя этот темп роста, рассчитанный для каждого года, запас сельскохозяйственной техники затем расширяется на основе последнего наблюдения переписи или имеющейся оценки ФАО.
В таблице 1 приведены эконометрические оценки β и γ из уравнения (9). Все коэффициенты статистически значимы на уровне 1 процента, за исключением оценки γ для стран Африки к югу от Сахары (которая поэтому фиксируется на нуле в регрессии). Результаты показывают, что повышение заработной платы вне сельского хозяйства было относительно более важным в Азии для стимулирования механизации сельского хозяйства по сравнению с другими регионами.
Таблица 1. Коэффициенты регрессии для прогнозирования роста количества сельскохозяйственной техники на одного работника (см. Уравнение 9)
Регион Пахотная земля / рабочий (β) ВВП на одного работника (γ)
Азиатско-Тихоокеанский регион 0,2753 1,5334
Африка к югу от Сахары 0,1046 0,0000
Латинская Америка и Карибский бассейн 0,1064 0.1168
Западная Азия — Северная Африка 1,4186 0,6628
Страны с переходной экономикой 1.0201 0,1808
Развитые страны 0,5275 0,3410
Источник: Министерство сельского хозяйства США, Служба экономических исследований, Международный информационный продукт о производительности сельского хозяйства. Данные и методы по состоянию на октябрь 2018 г.
Животноводческий капитал — это совокупная стоимость животных, используемых для разведения, доения, откладки яиц, производства шерсти и для обеспечения тяги животных.Для приблизительной оценки поголовья скота используются общие запасы животных на фермах, измеренные в «эквиваленте крупного рогатого скота». Инвентаризация включает молочных коров, другой крупный рогатый скот, водяных буйволов, верблюдов, лошадей, другие виды лошадей (ослы, мулы и лошаки), мелких жвачных животных (овцы и козы), свиней и виды домашней птицы (куры, утки и индейки), а также каждый вид взвешен по его относительному размеру. Веса для агрегирования основаны на Hayami and Ruttan (1985, с. 450): 1,38 для верблюдов, 1,25 для водяных буйволов, молочных коров и лошадей, 1.00 для других видов крупного рогатого скота и других видов лошадей, 0,25 для свиней, 0,13 для мелких жвачных животных и 12,50 на 1 000 голов домашней птицы.
Удобрение — это количество основных неорганических питательных веществ, вносимых в сельскохозяйственные угодья ежегодно, измеренное в метрических тоннах азота, P ₂ O ₅ и K ₂ O питательных веществ. Источником данных является IFADATA Международной ассоциации удобрений. Для малых стран IFADATA сообщает только региональные агрегированные показатели для всех «других» стран в регионе.Мы распределяем эту сумму между этими небольшими странами в соответствии с их долей в общей посевной площади, собранной в группе стран.
Корм для животных — это общее энергетическое содержание сельскохозяйственных культур (кроме кормов), животных и рыбных продуктов, используемых в качестве корма, измеренное в тысячах мегакалорий (мккал). Данные о количестве каждого вида кормов для животных взяты из Товарных балансов ФАО. Параметры для мккал на кг каждого типа корма взяты из Национального исследовательского совета (1982).Таблицы товарных балансов ФАО доступны для каждой страны ежегодно с 1961 по 2013 год. Предполагается, что после 2013 года общее потребление кормов будет расти с той же скоростью, что и размер национального животного, измеренного в «эквивалентах крупного рогатого скота» (см. Животноводство). Столица выше).
Другие входы . Хотя эти шесть вводимых ресурсов составляют основную часть общего использования вводимых ресурсов сельского хозяйства, есть несколько типов вводимых ресурсов, по которым отсутствуют полные данные на уровне страны, а именно: использование химических пестицидов, семян, ветеринарных фармацевтических препаратов, энергии и услуг от фермерских хозяйств. конструкции.Однако более подробные исходные данные доступны из нескольких национальных исследований, из которых выводятся доли затрат на вводимые ресурсы (см. Раздел ниже, посвященный долям затрат на вводимые ресурсы). Чтобы учесть эти входные данные, мы предполагаем, что их скорость роста коррелирует с одной из шести только что описанных входных переменных, и включаем их стоимость с соответствующими входными данными. Например, услуги капитала в сельскохозяйственных структурах, а также плата за ирригацию включаются в долю стоимости сельскохозяйственных земель; стоимость химического пестицида и семян включена в долю затрат на удобрения; Затраты на ветеринарные препараты включены в долю затрат на корм для животных, а затраты на энергию включены в долю затрат на сельскохозяйственную технику.До тех пор, пока темпы роста наблюдаемых входных данных и его ненаблюдаемых аналогов одинаковы, модель отражает рост ненаблюдаемых входных данных в совокупном входном индексе.
Качество земли
База данных ФАО по сельскому хозяйству содержит оценки временных рядов сельскохозяйственных земель по странам и классифицирует их как постоянные пастбища или пахотные земли (которые далее подразделяются на пахотные и постоянные посевные площади). Он также дает оценку площади, оборудованной для орошения.Однако продуктивная способность земли среди этих категорий и в разных странах может сильно отличаться. Например, некоторые страны считают обширные просторы полузасушливых земель постоянными пастбищами, хотя на этих территориях производится очень ограниченная сельскохозяйственная продукция. Использование таких данных для международных сравнений продуктивности сельского хозяйства может привести к серьезным искажениям, таким как значительное смещение вниз эконометрических оценок производственной эластичности сельскохозяйственных земель (Peterson, 1987).
Для учета вклада в рост различных типов земель орошаемые пахотные земли, неорошаемые пахотные земли и постоянные пастбища конвертируются в «эквиваленты богарных пахотных земель» на основе их относительной продуктивности (Fuglie, 2010a). Веса производительности варьируются в зависимости от региона. Чтобы не путать весовые коэффициенты качества земли с самим изменением продуктивности, веса оцениваются с использованием данных на уровне страны с начала периода исследования (т. Е. С использованием среднегодовых данных за 1961-65 гг.).Пусть Region _i будет набором индикаторных переменных, представляющих пять глобальных регионов (i = 1,2,… 5). Для каждой страны Region _i принимает значение 1, если страна находится в регионе, и ноль в противном случае. Регионы: (1) развитые страны и страны бывшего советского блока, (2) Азиатско-Тихоокеанский регион, (3) Латинская Америка и Карибский бассейн, (4) Западная Азия и Северная Африка и (5) Африка к югу от Сахары. Определите урожайность сельского хозяйства как общий объем производства Y , разделенный на сумму пахотных земель и пастбищ.Затем мы регрессируем сельскохозяйственную урожайность по отношению к пропорциям сельскохозяйственных угодий в богарных пахотных землях ( богарных, ), орошаемых пахотных землях ( ирриг, ) и постоянных пастбищах ( пастбищ, ). Умножение долей землепользования на региональные индикаторные переменные позволяет коэффициентам варьироваться в зависимости от региона:
(10)
Векторы коэффициентов α , β и γ обеспечивают веса качества для агрегирования трех типов земель в совокупный индекс затрат земель.Страны с более высокой долей орошаемых земель, вероятно, будут иметь более высокую среднюю продуктивность земель, как и страны с большим количеством пахотных земель по сравнению с пастбищами. Оценки параметров в уравнении (10) отражают эти различия и предоставляют готовые средства взвешивания относительных качеств этих классов земель.
В таблице 2 приведены оценочные веса качества земли по регрессии уравнения (10) и взяты из Fuglie (2010a). Они показывают, что в среднем один гектар орошаемой земли составлял от 1 до 1 гектара.От 1 до 3,0 раз продуктивнее, чем богарные пахотные земли, которые, в свою очередь, были в 10-20 раз продуктивнее, чем постоянные пастбища. Результаты дают правдоподобные веса для агрегирования сельскохозяйственных земель по широким классам качества. Подход к учету различий в качестве земель аналогичен подходу, разработанному Петерсоном (1987), который получил веса качества земли путем регрессии средних значений пахотных земель в штатах США по отношению к доле орошаемых и неорошаемых пахотных земель и долгосрочному среднему количеству осадков. Затем он применил эти коэффициенты регрессии к данным из других стран, чтобы получить международный индекс качества земли.Преимущество данной модели состоит в том, что она основана на международных, а не на американских данных по урожайности земли и дает результаты для большего числа стран.
Таблица 2. Веса качества земли, используемые для измерения площади земель в гектарах, эквивалентных неорошаемым земельным ресурсам
Регион Неорошаемые пахотные земли Постоянное пастбище Орошаемые пахотные земли
Азиатско-Тихоокеанский регион 1,0000 0,0566 2.9933
Африка к югу от Сахары 1,0000 0,0155 1,7431
Западная Азия — Северная Африка 1,0000 0,0239 1,4508
Латинская Америка и Карибский бассейн 1,0000 0,0298 1,0094
Страны с переходной экономикой и развитые страны 1,0000 0,0942 2,1451
Источник: Fuglie (2010a).
Эта поправка на изменения в различных классах земель позволяет нам дополнительно уточнить декомпозицию роста производства по ресурсам в уравнении (6), чтобы изолировать вклад орошения помимо расширения сельскохозяйственных площадей в рост производства. Если принять X ₁ как количество земли с поправкой на качество (и для простоты опускаем индексы региона в параметрах качества земли), тогда изменение в X ₁ будет равно
.
(11)
Первые два члена в правой части указывают на увеличение площади земель (с увеличением площади пастбищ с поправкой на качество, чтобы выразить это в сопоставимых показателях с расширением пахотных земель).Третий член изолирует вклад расширения орошения: ( γ-α ) * 100% дает процент увеличения урожайности при фиксированных других факторах от оснащения гектара пахотных земель дополнительным орошением. Деление уравнения (11) на X ₁ преобразует выражение в процентные изменения, так что оно показывает соответствующие вклады изменений в богарных пахотных землях, площади пастбищ и орошения в рост производства. В сочетании с уравнением (6) выражение разложения ресурсов показывает вклад в рост сельского хозяйства от расширения сельскохозяйственных угодий, расширения орошения, интенсификации других затрат на гектар и улучшения СФП:
(12)
, где θ _c , θ _p и θ _w — доли сельскохозяйственных земель с корректировкой по качеству под посевы ( X _1c ), пастбища ( X _1p ) и орошаемой площади ( X _1w ) соответственно (примечание: X ₁ = X _1c + X _1p + X _1w ).Первые два члена [ θ _c αg (X _1c) + θ _p βg (X _1p) ] дают долю роста производства, приходящуюся на расширение земель (фиксированная доходность), а третье термин [ θ _w (γ-α) g (X _1w )] указывает долю роста выпуска за счет расширения орошения (при сохранении других затрат на фиксированном уровне). Четвертый член уравнения (12) дает вклад в рост интенсификации затрат, а последний член — вклад роста в общую факторную производительность.
Доли входной стоимости
Количественные данные ФАО (и дополнительные) позволяют нам рассчитать темпы роста для шести категорий производственных ресурсов (земля, рабочая сила, машинный капитал, животноводческий капитал и материальные затраты, представленные удобрениями и кормами), но объединить их в совокупность Для измерения затрат требуется информация об их долях затрат или эластичности производства. Для этого мы опираемся на 19 исследований, в которых оценивались репрезентативные доли затрат на национальном или региональном уровне или эластичность производства для сельскохозяйственных ресурсов.Предполагается, что эти доли затрат являются репрезентативными не только для этих стран, но и для других стран в том же регионе. Например, доли затрат из Индии были применены к другим странам Южной Азии, доли затрат для Индонезии были применены к другим странам Юго-Восточной Азии и Тихого океана, доли затрат для Мексики были переданы другим странам Центральной Америки и Карибского бассейна. , а доли затрат для Бразилии были применены к другим странам Южной Америки, а также к региону Северной Африки и Западной Азии.Эти задания были основаны на суждениях о сходстве сельскохозяйственных секторов этих стран. Страны, которым Бразилия распределяет долю затрат, как правило, являются странами со средним уровнем дохода, например, с относительно крупными секторами животноводства. Что касается сельскохозяйственного капитала, в некоторых из этих исследований указывается только совокупная доля затрат на все капитальные услуги. Для разделения капитальных услуг на услуги машинного и животноводческого капитала используются средние доли основного капитала в машиностроении, животноводстве и древесном капитале для стран с низким, средним и высоким уровнем доходов, указанные в Butzer, Mundlak and Larson (2012).Доля стоимости капитальных услуг, связанных с деревьями, относится к земле.
В то время как отсутствие прямых наблюдений за долями затрат на вводимые ресурсы для большинства стран вносит неопределенность в оценку СФП, страны, для которых наблюдаются доли затрат, представляют около 70 процентов мировой сельскохозяйственной экономики. Эта пропорция возрастает почти до 80 процентов, если включить в нее страны Африки к югу от Сахары и нероссийские республики бывшего Советского Союза — регионы, где вместо долей затрат используются эконометрически оцененные эластичности производства.Таким образом, страны, которым были вменены доли затрат на производство, представляют лишь около 20 процентов мирового сельскохозяйственного производства. Еще один аргумент в пользу этого подхода заключается в том, что существует значительная степень соответствия между долями затрат, указанными в этих страновых исследованиях. Для развивающихся стран, по которым имеются данные о доле затрат (Индия, Индонезия, Китай, Бразилия и Мексика), производимые фермерскими хозяйствами ресурсы (земля, рабочая сила и животноводческий капитал) составляют от 60 до 90 процентов общих затрат, в то время как поставляемые ресурсы по отраслям (машины или основной капитал и закупаемые материалы, такие как удобрения и переработанные корма для животных), составляли гораздо меньшую долю ресурсов.Доля затрат на вводимые ресурсы, поставляемые промышленностью, возрастает с доходом страны и составляет треть или более общих затрат в более высокоразвитых индустриальных странах. С другой стороны, использование современных ресурсов в странах с переходной экономикой резко сократилось после начала реформ в начале 1990-х годов. Эти модели использования вводимых ресурсов отражаются в оценках или условно исчисленных долях затрат для этих стран.
Если позволяют данные, средние доли затрат оцениваются для каждого десятилетия (1961-70, 1971-80 и т. Д.).). Это помогает избежать смещения индексов, когда доли затрат со временем меняются, например, если доля затрат на промежуточные затраты возрастает по сравнению с долями других затрат. В таблицах набора данных самые последние доли затрат относятся к десятилетию 2011-20 гг. Распределение затрат на это десятилетие в настоящее время основано на данных только за 2016 год и будет обновляться в будущих выпусках баз данных по мере появления новых данных.
Производительность в стране и регионе
С использованием методологии и данных, описанных выше, сельскохозяйственные индексы СФП оцениваются почти для каждой страны мира на ежегодной основе, начиная с 1961 года.Однако некоторые страны распались или слишком малы, чтобы иметь полные данные. Для оценки долгосрочных тенденций производительности некоторые национальные данные агрегируются для создания согласованных политических единиц с течением времени. Например, данные по странам, которые ранее составляли Югославию, суммируются, чтобы провести сравнение с производительностью до распада Югославии. Аналогичным образом были агрегированы данные по Чехословакии, Эфиопии и бывшему Советскому Союзу для построения непрерывных рядов данных за 1961–2016 годы.Для стран и территорий, созданных после 1961 года, ряды TFP обычно начинаются в год, в котором страна была признана Организацией Объединенных Наций, в зависимости от наличия данных. Поскольку некоторые малые островные государства имеют неполные или нулевые значения некоторых сельскохозяйственных данных, три составные территории были построены путем сложения имеющихся данных по островным государствам Малых Антильских островов, Микронезии и Полинезии. Индекс TFP для сельского хозяйства на Западном берегу и в секторе Газа начинается с 1994 года.
Всего стран, включенных в анализ, насчитывается более 99.9 процентов мирового валового сельскохозяйственного производства ФАО.
Помимо данных по отдельным странам, данные агрегируются и индексы СФП оцениваются на региональном уровне и для стран, сгруппированных по их текущему уровню дохода на душу населения. Агрегирование количества входов и выходов не вызывает затруднений, поскольку все они измеряются в одних и тех же единицах (хотя и не скорректированы с учетом различий в качестве входов). Доли затрат — это средневзвешенные значения национальных долей затрат для стран в регионе или группе доходов.
См. Список ссылок, упомянутых выше.
Таблицы Excel
Представленные таблицы содержат годовые индексы СФП для сельского хозяйства за 1961-2016 гг., А также данные о затратах и выпусках, использованные при их построении. См. Вкладку «Пояснение» в каждой книге для получения подробного описания содержимого. Структура всех трех файлов идентична. См. Главную страницу данных для доступа к файлам.
AgTFPindividualcountries.xlsx предоставляет данные для каждой страны / территории, перечисленных в таблице 3.
AgTFPcountrygeographicgroups.xlsx предоставляет данные для стран / территорий, сгруппированных по географическим регионам, как определено в таблице 3.
AgTFPcountryincomegroups.xlsx предоставляет данные для стран / территорий, сгруппированных по уровням доходов в соответствии с системой классификации доходов Всемирного банка 2017 года.
Таблица 3 — Страны / территории и региональные группы, включенные в анализ производительности
Камерун
Центральноафриканская Республика
Республика Конго
Демократическая Республика Конго
Экваториальная Гвинея
Габон
Сан-Томе и Принсипи Бурунди
Кения
Руанда
Сейшельские острова
Танзания
Уганда Джибути
Эфиопия ^b Эфиопия (с 1993 г.)
Эритрея (с 1993 г.)
Сомали
Судан ^b Буркина-Фасо
Кабо-Верде
Чад
Гамбия
Мали
Мавритания
Нигер
Сенегал Ангола
Ботсвана
Коморские острова
Лесото
Мадагаскар
Малави
Маврикий
Мозамбик
Намибия
Реюньон
Свазиленд
Замбия
Зимбабве Бенин
Кот-д’Ивуар
Гана
Гвинея
Гвинея-Бисау
Либерия
Сьерра-Леоне
Того
Бразилия
Французская Гвиана
Гайана
Суринам Боливия
Колумбия
Эквадор
Перу
Венесуэла Аргентина
Чили
Парагвай
Уругвай Белиз
Коста-Рика
Сальвадор
Гватемала
Гондурас
Мексика
Никарагуа
Панама Багамы
Куба
Доминиканская Республика
Гаити
Ямайка
Малые Антильские острова ^a
Пуэрто-Рико
Тринидад и Тобаго Канада
США Южная Африка
Япония
Республика Корея
Тайвань
Сингапур Китай
Корея, КНДР
Монголия Афганистан
Бангладеш
Бутан
Индия
Непал
Пакистан
Шри-Ланка Бруней-Даруссалам
Камбоджа
Индонезия
Лаос
Малайзия
Мьянма
Филиппины
Таиланд
Тимор-Лешти
Вьетнам Фиджи
Микронезия ^a
Новая Каледония
Папуа-Новая Гвинея
Полинезия ^a
Соломоновы Острова
Вануату Бахрейн
Иран
Ирак
Израиль
Иордания
Кувейт
Ливан
Оман
Катар
Саудовская Аравия
Сирия
Турция
ОАЭ
Йемен Алжир
Египет
Ливия
Марокко
Тунис
Австрия
Бельгия-Люксембург ^b
Дания
Финляндия
Франция
Германия
Исландия
Ирландия
Нидерланды
Норвегия
Швеция
Швейцария
Соединенное Королевство Кипр
Греция
Италия
Мальта
Португалия
Испания
Албания
Болгария
Чехословакия ^b
Чехия (с 1994)
Словакия (с 1994)
Венгрия
Польша
Румыния
Югославия ^b
Эстония
Латвия
Литва Беларусь
Казахстан
Молдова
Россия Фед.
Украина Армения
Азербайджан
Грузия
Кыргызстан
Таджикистан
Туркменистан
Узбекистан Австралия
Новая Зеландия
^a Составные страны, состоящие из нескольких малых островных государств.
^b Статистические данные из государств-преемников Эфиопии (Эфиопия и Эритрея), Судана (Судан и Южный Судан), Чехословакии (Чехия и Словакия), Югославии (Словения, Хорватия, Босния, Македония, Сербия и Черногория) были объединены в образуют непрерывные временные ряды с 1961 г.Отдельные индексы TFP для бывших югославских республик доступны с 1994 года, а для Бельгии и Люксембурга — с 2002 года.
Производительность труда (определение, формула) | Как рассчитать?
Определение производительности труда
Производительность труда — это понятие, используемое для измерения эффективности работника, и рассчитывается как стоимость продукции, произведенной работником за единицу времени, например за час. Сравнивая индивидуальную производительность со средней, можно определить, работает ли конкретный работник недостаточно эффективно или нет.Эту концепцию также можно использовать на национальном уровне для расчета ВВП (валового внутреннего продукта) страны.
Формула производительности труда
Производительность рабочего можно рассчитать по следующей формуле.
Производительность труда = Стоимость произведенных товаров и услуг / Затраченные трудозатраты
Результат обеспечит часовую производительность.
Вы можете свободно использовать это изображение на своем веб-сайте, в шаблонах и т. Д. Пожалуйста, предоставьте нам ссылку с указанием авторства Ссылка на статью с гиперссылкой
Например:
Источник: Производительность труда (wallstreetmojo.com)
Как рассчитать производительность труда?
Вы можете свободно использовать это изображение на своем веб-сайте, в шаблонах и т. Д. Пожалуйста, предоставьте нам ссылку с указанием авторства Ссылка на статью с гиперссылкой
Например:
Источник: Производительность труда (wallstreetmojo.com)
Ниже приведены три этапа расчета производительности труда.
Расчет стоимости произведенных товаров и услуг
Этот шаг включает расчет денежной стоимости товаров и услуг, производимых или оказываемых сотрудником в течение заданного периода времени.Стоимость означает такую стоимость, по которой эти товары или услуги будут проданы.
Идентифицировать вводимые человеко-часы
Входные человеко-часы означают общее количество часов, затраченных сотрудником на производство товаров или оказание услуг.
Разделите и вычислите результат
Последний шаг — разделить стоимость товаров и услуг, произведенных за счет вводимых человеко-часов. Полученная цифра обеспечит производительность в час для сотрудника.
Пример производительности труда
В компании Goodwill Ltd рабочий произвел 20 единиц продукта за 5 часов.Единицы продаются компанией по ставке 30 долларов за единицу. Подсчитаем производительность рабочего в этом случае.
Решение
Стоимость произведенных товаров = 20 единиц * 30 долларов за единицу = 600 долларов
= 600 долларов / 5
= 120 долларов
Следовательно, рабочий производит товаров стоимостью 120 долларов за один час.
Факторы
На производительность может влиять множество факторов, а именно:
Вы можете свободно использовать это изображение на своем веб-сайте, в шаблонах и т. Д. Пожалуйста, предоставьте нам ссылку с указанием авторства Ссылка на статью с гиперссылкой
Например:
Источник: Производительность труда (wallstreetmojo.com)
Уровень подготовки влияет на производительность труда. Ожидается, что если рабочие будут обучены надлежащим образом, продуктивность возрастет.
Если рабочие будут работать сверхурочно, это отрицательно скажется на их продуктивности, поскольку рабочие будут чувствовать себя усталыми и вялыми.
Рабочие, как правило, работают лучше, когда они мотивированы. Таким образом, важно создать в организации среду, в которой сотрудники будут чувствовать себя мотивированными и уверенными.
Если рабочий использует сырье или неисправное оборудование, это повлияет на его производительность.
Производительность труда в сравнении с совокупной факторной производительностью
Производительность труда означает уровень производства товаров или услуг в единицу времени. Он отражает эффективность работников в производстве товаров, оказании или оказании услуг с точки зрения затраченного времени. Никакие другие факторы ввода не рассматриваются, кроме времени ввода.
Принимая во внимание, что общая факторная производительность означает уровень производства в виде средневзвешенного значения двух факторов производства, а именно труда и капитала.Он рассчитывается путем деления общего объема производства на средневзвешенное значение времени и капитала. Таким образом, общая факторная производительность учитывает влияние двух факторов производства: труда и капитала.
Важность
С точки зрения производительности труда для компаний эта концепция полезна в том смысле, что она отражает, насколько хорошо работники работают. Его можно использовать для установления стандартного уровня продуктивности, на основе которого могут быть разработаны схемы мотивации для вознаграждения хорошо работающих работников.Это также помогает предприятиям задуматься о том, нужно ли им предпринимать какие-либо шаги для повышения уровня производительности.
Если говорить о производительности труда с точки зрения экономики в целом, то она отражает уровень ВВП. Это также указывает на повышение уровня жизни в случае увеличения уровня потребления. Это связано с тем, что увеличение производительности означает, что за тот же период времени производится больше товаров и услуг, и, следовательно, уровни потребления также увеличиваются.
Преимущества
Ограничения
Эта концепция не учитывает влияние других ресурсов, таких как капитал.
Кроме того, на производительность могут влиять многие другие факторы, такие как состояние типов используемого оборудования, используемого сырья, которые не принимаются во внимание.
Заключение
Понятие «производительный труд» используется как на уровне бизнеса, так и на уровне страны. Эта концепция широко используется экономистами по всему миру и очень полезна.
Рекомендуемые статьи
Это руководство по производительности труда и ее определению.Здесь мы обсуждаем, как рассчитать производительность труда, вместе с примерами, факторами, ограничениями и различиями с общей факторной производительностью. Вы можете узнать больше о финансировании из следующих статей —
Конкретные факторы Модель
1. Сущность конкретных факторов Модель
Кто и почему?
Джейкоб Винер (1892-1970) первым изучил специфические факторная модель, которая является вариантом рикардианской модели.
Он был разработан Полом Самуэльсоном и Рональдом. Джонс. Ее еще называют моделью Рикардо-Винера. Майкл Мусса (1974) разработал графический подход, чтобы проиллюстрировать основные результаты этого модель. В отличие от рикардианской модели, эта модель включает в себя два конкретных факторы.
Винер разработал модель для объяснения миграции рабочих из сельских в городские районы после промышленной революции 1820-х гг. .Конкретные или фиксированные факторы гораздо больше страдают от превратностей городской жизни. чем мобильный фактор, труд.
Мобильные и специфические факторы
Есть два типа факторов. Труд — это фактор , мобильный, , который может перемещаться между двумя секторами. Каждый из двух других факторов предполагается, что это , специфичное для конкретная отрасль. То есть количество конкретного фактора фиксировано.Конкретные факторы не могут перемещаться между отрасли.
Примеры конкретных факторов: климат, почва, квалифицированные рабочие шелководства и автомобилестроения. Население Детройта составляло 1,8 миллиона в 1950 году, но уменьшилось до 0,7 миллиона. в 2010 году. (Рабочим потребовалось шесть десятилетий, чтобы покинуть город.)
Допущения:
2 товара × 3 фактора
K используется только в промышленности 1.(K = Капитал на немецком языке)
T используется только в промышленности 2. (T = Terra = земля на латыни)
Труд подвижен.
Экономика производит два товара с использованием трех факторов: производство, капитал, земля и рабочая сила на совершенно конкурентном рынке. Труд — фактор мобильности, и есть два специфических фактора: K и Т.
В этом смысле Джонс называет это двухкомпонентной трехфакторной моделью. Мы не используем L для обозначения земли, потому что она предназначена для труда, а нижний регистр l выглядит как «один».»Лучше не путать символы.)
Пример

Лес Финляндии летом (Shutterstock)
Земля — особый фактор в Финляндии. Финляндия производит морские круизы и изделия из кожи, например, оленьего меха, норки. и шубы из лисицы.
Лапландия, северная часть Финляндии, малонаселенная индейцами, которые охотятся на этих диких животных.Холодный климат — фактор, специфичный для лесной промышленности.
В городах финны также занимаются судостроением, а Финляндия экспортирует круизные суда в европейские страны. Кроме того для хорошо образованных рабочих судостроительная промышленность требует большого размер капитала, который специфичен для данной отрасли в том смысле, что он не может использоваться в кожгалантерее. Финские рабочие перемещаются между две отрасли.

Палио ди Сиена (Shutterstock)
Палио на площади Пьяцца-дель-Кампо (Сиена, Италия, 2000 г.). Лошадь тренеры специфичны для конной индустрии. Жокеи катаются на лошадях без седла.
Организовано десятью контрад (округами) в 1590 г. при корриде был объявлен вне закона. (Палио ди Провенцано, 2 июля, и Палио дель Ассунта, август 16, как показано в начальной сцене «Кванта милосердия».)
Модель конкретных факторов и модель Хекшера-Олина В модели Хекшера-Олина оба факторы, капитал и рабочая сила, считаются мобильными. Напомним, что в производстве решения, некоторые факторы являются фиксированными (и, следовательно, конкретными) в краткосрочной перспективе, но в конечном итоге все факторы являются переменными входными данными. Следовательно, модель HO — это долгосрочная модель , тогда как модель конкретных факторов — это краткосрочная модель. в котором затраты капитала и земли являются фиксированными, а затраты труда — переменными. в производстве.
Производство y ₁ = F (K, L ₁)
y ₂ = G (Т, L ₂)
Как и в рикардианской модели, рабочая сила — фактор мобильности между двумя отраслями.
Ограничение ресурсов:
L ₁ + L ₂ = L
π ₁ = p ₁ y ₁ — wL ₁ — рК
Оптимальное распределение рабочей силы между двумя отраслями: Стоимость предельного продукта труда должна быть одинаковой в двух отраслях.
Рассмотрим изменение количества занятой рабочей силы, ΔL ₁.
Δπ ₁ = p ₁ Δy ₁ — wΔL ₁ = 0 для максимальной прибыли (Функция прибыли должен достичь пика или плато, чтобы изменение прибыли было равно нулю)
Разделите обе стороны на ΔL ₁.
p ₁ MP _L1 = w [Примечание: MP _L1 = Δy ₁ / ΔL ₁]
В качестве альтернативы,
p ₁ = w / MP _L1 = MC ₁ (для Например, если маргинальный рабочий произвел 2 автомобиля и получил 60 000 долларов, предельная стоимость автомобиля 30 000 долларов).
p ₂ = p ₂ y ₂ — wL ₂ — sT (s = аренда земли, sT = доход арендодателя)
p ₂ MP _L2 = w. (p ₂ = w / MP _L2 = MC ₂).
p ₁ MP _L1 = p ₂ MP _L2
p ₁ / p ₂ = MRT = MC ₁ / MC ₂
На конкурентных рынках каждый фактор получает свою предельную продукт.Например, заработная плата рабочего — это стоимость его предельного продукта.
2. Основные результаты
(1) Без специализации
Уменьшение прибыли: предельный продукт труд (или любые другие затраты) сокращается по мере увеличения числа занятых. ⇒ PPF — это вогнутая к началу!
В отличие от рикардианской модели, труд делится между две отрасли.Таким образом, модель конкретных факторов объясняет, почему страна производит продукт, а также импортирует его. Например, в США производят но также импортирует нефть с Ближнего Востока.
Точное количество выпускаемой продукции зависит от цен.
(2) Нет выравнивания заработной платы (как в рикардианской модели)
Выбирайте любую цену. Например, в отрасли 2 у нас
p ₂ MP _L2 = w,
p * ₂ MP * _L2 = w *.
Даже если цены на выпускаемую продукцию уравновешены, p ₂ = p * ₂, нет причин для выравнивания ставок заработной платы, w ≠ w *.
Если производительность труда разная в двух странах (из-за разницы в погоде, столице или инфраструктуре) бесплатно торговля не уравняет ставки заработной платы. Однако из-за уменьшения маржинального отдача, предельный продукт труда уменьшается с занятостью. В основном, MP _Li не равен MP * _Li в любой отрасли. Бесплатно торговля уравнивает цены на продукцию, но не заработную плату.
Распределение рабочей силы
В рикардианской модели L ₁ = 0 или L. (специализация в отрасли 1 или 2.)
Если рабочая сила перемещается между двумя отраслями, в каждой преобладает одна заработная плата. страна. Обе отрасли платят одинаковую заработную плату в каждой стране, но w ≠ w *.
Ценовой эффект
Как изменение выходной цены влияет на доход распределение?
Повышение цены на экспортные товары увеличивает заработную плату.
(i) Увеличение цен на экспортные надбавки его выход, то есть PPF, имеет отрицательный наклон.
(ii) Повышение цен на экспортируемые увеличивает арендную плату. В более общем плане
(3) Какому фактору выгодна торговля?
(в сравнении с какой страной выгодна рикардианская модель)
Повышение цены на товар рента по удельному коэффициенту в данной отрасли .
Например, международная торговля повышает цены на экспортные товары (продукты питания, такие как кукуруза и соя), которые, в свою очередь, повышает цену фактора, застрявшего в этой отрасли, например, земли. Что То есть торговля повышает стоимость земли на Среднем Западе.
Ожидается, что население мира увеличится до 11 миллиардов человек. к концу этого века. Поскольку цены на продукты питания растут, чтобы идти в ногу с растущее население, землевладельцы извлекут выгоду из растущего продовольствия Цены.
(4) Основной результат
(Влияние свободной торговли)
Удельный фактор в экспортном секторе выгода от свободной торговли.
потому что движение к свободной торговле (ФТ) увеличивает цену экспортируемой (р ₁). Таким образом, свободная торговля увеличивает вернуться к фактору (K), специфичному для экспортного сектора.
Пример: рост цен на продукты питания приводит к росту цен на землю ( необходимый и специфический фактор в сельском хозяйстве) и землевладельцы получают выгоду от свободной торговли.
Прирост населения (население мира увеличится до 11 миллиардов человек к концу этого века) ⇒ Рост цен на продукты питания ⇒ Рост цен на землю!
Увеличение цен на экспортные надбавки его выход.Обратите внимание, что PPF вогнутая к началу координат, в отличие от PPF. Рикардианская модель.
шелководство
Производство шелка
шелковых коконов (Shutterstock)
Шелковый путь в период
Период Тан (618-907 гг.)

(Смитонский институт)
Хорошим примером модели Винера является торговля шелком.Шелковый путь соединил Китай в Европу с 1 века нашей эры. Шелк был изобретен людьми Лянчжу, которые поселились в в районе Лянчжу (сейчас недалеко от Шанхая) около 3000 г. до н.э. Китай имел почти монополию на производство шелка (секрет производства шелка распространился на Корею и Японию, когда император Цинь сжег книги, в том числе сделанные из шелка, и рабочие по шелку покинули страну. Китайский иероглиф chih первоначально означал шелк, и включает иероглиф, означающий шелк.
Эдуард Шаванн, Китайские книги до изобретения бумаги, Азиатский журнал , январь-февраль. 1905 г.)
(i) Император Юстиниан (527-565 гг. Н.э.) послал шпионов и добыл шелкопряда из Китай в 552 году нашей эры. Впоследствии Флоренция, Генуя и Венеция экспортировали шелк в Европу. Шелкопряды производят переливающийся шелк только в том случае, если их кормить листьями шелковицы. (шелковица белая при разведении → белая, плоды дзинджи → желтые, охра → темно-красные и т. д.)

Интерьер Blue Mosk, Стамбул, Турция
(ii) Возвышение ислама . В VII веке арабы перекрыли сухопутный путь в Китай и распространили шелководство в Испанию и Сицилию, в то время как Китай стал поставщиком шелка и экспортировал его. шелк высокого качества. Распространение ислама способствовало развитию морского шелкового пути. Сухопутный шелковый путь был восстановлен в период Тан.
Мухаммед переезжает в Медину в 622 году нашей эры, но возвращается в Мекку в 630 году нашей эры. После того, как армия Рашидунов осадила Иерусалим в течение 6 месяцев, патриарх Иерусалимский Софроний подчиняется халифу Умару в 637 году. Исламская империя расширяется и быстро распространяется в Европе. Арабский контроль над Иерусалимом продолжался до первого крестового похода в 1099 году, но Саладин снова захватил город в 1187 году. В 1453 году турки-османы захватили город Константинополь (конец Византийской империи).
Навигация: Треугольный парус (латиновый парус), возможно, был изобретен римлянами (мозаика в Келендерисе, Турция, сделанная в 400 г. н.э. показывает латинский парус.), но латинские паруса широко использовались арабами в Индийский океан.
(iii) Расцвет итальянских городов-государств : Флорентийская шелковая промышленность зародилась в последние десятилетия 14 века. Флоренция начала экспортировать большие количества высококачественных шелковых изделий в Европу. Флоренция накопила столько богатства, что начала чеканить первую золотая монета (Флорин) 1252 года с римских времен. Флоренция под властью семьи Медичи стала банковским центром. в Европе.
Экономическая причина Возрождения. Также Венеция перестроила верфь (Arsenalle) в 1350-х годах. Пиза и Генуя также соревновались с Венецией.
Объем торговли на Шелковом пути
«По самому низкому счету, Индия, Серес [Китай] и Аравийский полуостров берут у нашей Империи 100 миллионов сестерции каждый год: столько нам обходятся наши роскоши и женщины.» [около 2–3 миллиардов долларов сегодня]
—Плиный Старший, Естествознание 12.84. (23-79 гг. Н. Э.)
1 динарий = дневная заработная плата простого рабочего = около 100 долларов.
1 сестерций = около 25 долларов сегодня.
Оборона Рима в 150 г. н.э. = 80% имперского бюджета = 2,5% ВВП.
Торговый дефицит Рима вынудил урезать военный бюджет и нанять иностранных наемников (Аларих и Гейзерик). К 150 году нашей эры только 1% был завербован из Италии, а остальные в основном были немецкими новобранцами.Гонорий не сдержал обещания отдать землю наемникам.
США в 2016 году = 18% федерального бюджета = 3,8% ВВП.
Из-за увеличения торгового дефицита военный бюджет Рима постепенно сокращался.
Старый шелковый путь

Старый шелковый путь, Сикким, Индия (Shutterstock)
Шелковый путь закончился в Антиохии или Константинополе, и через эти города римляне приобретали шелк.К I веку до нашей эры римские аристократы носили шелковые одежды. Император Тиберий жаловался, что дамы и их безделушки переводят наши деньги иностранцам ». Римлянам от ношения шелковой одежды. За один год Рим заплатил 22 000 фунтов (11 тонн или 320 000 унций) золота.
Раздел: Разное
Навигация по записям
← Виды взглядов и их значение: Виды взглядов. Виды и правила техники слушания: Виды и техника слушания реферат по психологии — Общие дети, г. Воронеж →
Добавить комментарий Отменить ответ
Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *
Комментарий *
Имя *
Email *
Сайт

Рубрики
Делегирование
Менеджмент
Ответственность
Потребность
Продуктивность
Психолог
Разное
Советы
© 2024Инна Кхан - Эксперт по достижению результатов

Регион	Пахотная земля / рабочий (β)	ВВП на одного работника (γ)
Азиатско-Тихоокеанский регион	0,2753	1,5334
Африка к югу от Сахары	0,1046	0,0000
Латинская Америка и Карибский бассейн	0,1064	0.1168
Западная Азия — Северная Африка	1,4186	0,6628
Страны с переходной экономикой	1.0201	0,1808
Развитые страны	0,5275	0,3410
Источник: Министерство сельского хозяйства США, Служба экономических исследований, Международный информационный продукт о производительности сельского хозяйства. Данные и методы по состоянию на октябрь 2018 г.

Регион	Неорошаемые пахотные земли	Постоянное пастбище	Орошаемые пахотные земли
Азиатско-Тихоокеанский регион	1,0000	0,0566	2.9933
Африка к югу от Сахары	1,0000	0,0155	1,7431
Западная Азия — Северная Африка	1,0000	0,0239	1,4508
Латинская Америка и Карибский бассейн	1,0000	0,0298	1,0094
Страны с переходной экономикой и развитые страны	1,0000	0,0942	2,1451
Источник: Fuglie (2010a).

Камерун Центральноафриканская Республика Республика Конго Демократическая Республика Конго Экваториальная Гвинея Габон Сан-Томе и Принсипи	Бурунди Кения Руанда Сейшельские острова Танзания Уганда	Джибути Эфиопия ^b Эфиопия (с 1993 г.) Эритрея (с 1993 г.) Сомали Судан ^b	Буркина-Фасо Кабо-Верде Чад Гамбия Мали Мавритания Нигер Сенегал	Ангола Ботсвана Коморские острова Лесото Мадагаскар Малави Маврикий Мозамбик Намибия Реюньон Свазиленд Замбия Зимбабве	Бенин Кот-д’Ивуар Гана Гвинея Гвинея-Бисау Либерия Сьерра-Леоне Того

Бразилия Французская Гвиана Гайана Суринам	Боливия Колумбия Эквадор Перу Венесуэла	Аргентина Чили Парагвай Уругвай	Белиз Коста-Рика Сальвадор Гватемала Гондурас Мексика Никарагуа Панама	Багамы Куба Доминиканская Республика Гаити Ямайка Малые Антильские острова ^a Пуэрто-Рико Тринидад и Тобаго	Канада США	Южная Африка
Япония Республика Корея Тайвань Сингапур	Китай Корея, КНДР Монголия	Афганистан Бангладеш Бутан Индия Непал Пакистан Шри-Ланка	Бруней-Даруссалам Камбоджа Индонезия Лаос Малайзия Мьянма Филиппины Таиланд Тимор-Лешти Вьетнам	Фиджи Микронезия ^a Новая Каледония Папуа-Новая Гвинея Полинезия ^a Соломоновы Острова Вануату	Бахрейн Иран Ирак Израиль Иордания Кувейт Ливан Оман Катар Саудовская Аравия Сирия Турция ОАЭ Йемен	Алжир Египет Ливия Марокко Тунис
Австрия Бельгия-Люксембург ^b Дания Финляндия Франция Германия Исландия Ирландия Нидерланды Норвегия Швеция Швейцария Соединенное Королевство	Кипр Греция Италия Мальта Португалия Испания	Албания Болгария Чехословакия ^b Чехия (с 1994) Словакия (с 1994) Венгрия Польша Румыния Югославия ^b	Эстония Латвия Литва	Беларусь Казахстан Молдова Россия Фед. Украина	Армения Азербайджан Грузия Кыргызстан Таджикистан Туркменистан Узбекистан	Австралия Новая Зеландия
^a Составные страны, состоящие из нескольких малых островных государств. ^b Статистические данные из государств-преемников Эфиопии (Эфиопия и Эритрея), Судана (Судан и Южный Судан), Чехословакии (Чехия и Словакия), Югославии (Словения, Хорватия, Босния, Македония, Сербия и Черногория) были объединены в образуют непрерывные временные ряды с 1961 г.Отдельные индексы TFP для бывших югославских республик доступны с 1994 года, а для Бельгии и Люксембурга — с 2002 года.