Глава 3. Взаимосвязь трудовой мотивации и эффективности деятельности организации, отрасли, государства

Здесь будут рассмотрены характерные черты макросреды строительной отрасли США, РФ в целом и рынка инжиниринговых фирм строительной отрасли (ИФСО), в частности, а также проведен сравнительный анализ ИФСО США и РФ. При формировании экономически и статистически значимых факторов макросреды ИФСО следует установить присутствие в каждом выявленном значимом макро и микро экономическом факторе трудовой мотивации, как экзогенного или эндогенного параметра, которому должна быть дана качественная и/или количественная оценка. Т.е. необходимо отобрать такие макро и микро экономические факторы, которые формируют трудовую мотивацию и/или определяются трудовой мотивацией персонала. Необходимо построить укрупненную конструктивную мотивационную модель конкурентоспособных ИФСО. В модели должна быть отражена макро и микро среда эффективных ИФСО и дескриптивно определены мотивационные факторы, присутствующие в исследуемых экономических параметрах.

Все приводимые и используемые для расчетов в главе данные были получены только из официальных публичных Internet баз и социально-экономических Internet источников: Группы учреждений Всемирного банка, Правительств США, Европы, РФ. Если использовалась другие литературные или статистические источники, на них имеются отдельные ссылки.

3.1. Влияние факторов внешней среды на трудовую мотивацию

Для построения мотивационной модели ИФСО необходимо определить степень влияния на фирму складывающихся тенденций на мировых рынках (финансовых, ресурсных, товаров и услуг). Также необходимо установить насколько экономически значимо влияние на модель региональных особенностей. В частности, надо проанализировать влияние на экономическую значимость мотивационной модели факторов внешней среды, а также установить степень их влияния, выявить функциональную зависимость. Это позволит определить степень их воздействия на:

• трудовую мотивацию персонала, как внутреннюю, так и внешнюю, а также процессы управления мотивацией;
• изменения в структуре персонала;
• затраты фирмы на оплату труда и управление персоналом;
• объемы продаж ИФСО;

• структуру капитала и технологии.

Выдвинем гипотезу, что к знаковым экзогенным факторам модели следует отнести:

1. Изменения в деловых циклах страны и мира, т.е. величина и динамика ВВП.
2. Валовые инвестиции.
3. Степень воздействие мировых рынков, в частности, ресурсных.
4. Доходы населения.
5. Особенности влияния на развитие конкурентов их среды обитания – региона, страны.

Следует также определить, на какие параметры модели это воздействие будет направлено. Т.е. определить точки входа в мотивационную модель отобранных внешних факторов.

При анализе будем использовать статистические данные Мирового Банка, России, США.

Включение в анализ данных Мирового Банка позволяет проводить сопоставимый анализ по показателям различных стран, а также получать данные по мировым рынкам.

Включение в анализ экономики США и строительной отрасли, в частности, вызван следующими моментами:

После развала СССР США остались единственным мировым лидером. По данным программы мировых индикаторов развития Мирового Банка в течение последних 10 лет они производят в среднем около 30% мирового ВВП.

Технологически США занимает второе место после Японии.

Имеет полную открытость статистической информации при глубине выборки около 100 лет.
Близость климатических условий, многонациональность, численность населения, размер территории и т.д. к РФ.
Наличие сравнительной информации СССР-США прошлых лет.
Большое конструктивное внимание фирм и государства к проблемам трудовой мотивации.
Но главное, мотивационная модель ИФСО, предлагаемая нами, как будет показано далее, с одной стороны, опирается на сравнительный анализ эффективности ИФ с лучшими конкурентами, к которым можно отнести ИФСО США. С другой стороны, в 1980-1985 г.г. РФ отставала от США в 2-3 раза, а к 2002 г. это отставание увеличилось в 20 раз. В этих условиях построение мотивационной модели ИФСО в РФ будет, как минимум бессмысленно, как будет доказано далее. Данные по динамике отставания России от США представлены в таблице 3.1.1. в текущих сопоставимых долларах США. Поэтому при корректном построении мотивационной модели ИФСО можно существенно расширить статистически устойчивый (достоверный) диапазон функциональных зависимостей, что позволит избежать в будущем российскими ИФСО ошибок и просчетов, которые делали ИФСО США в процессе своего развития.

Данная работа была сделана почти 10 лет назад, и она не утратила свою ценность. Нами сознательно не вводятся дополнительные данные, т.к. они принципиально не меняют картину. В тоже время, очевидно, что прямое применение моделей, представленных в работе, возможно только при условии их корректировки. Это вытекает из динамического вектора авторской концепции.

Рассмотрим, какие тенденции складывались в строительной отрасли США за последние двадцать пять лет по сравнению с РФ.

Проведенный анализ показал, что наблюдался устойчивый рост в номинальном выражении, как внешней мотивации - компенсации, так и объемов продаж строительной отрасли, что также подтверждает построенное уравнение

GDP=f(Comp)=0,6917Comp^1,064 (2.1.1)

GDP – валовой внутренний продукт строительной отрасли США.

Comp – компенсация, включающая заработную плату, а также все затраты фирмы на содержание персонала и т.д.

Все показатели статистически значимы, что полностью согласуется с экономическим смыслом данных показателей. Полный расчет дан в научной работе В.Чекирды.

Анализ уравнения показал, что наблюдается незначительный эффект отдачи от масштаба, что отражает коэффициент эластичности равный 1,064.

Для наглядности данная зависимость отражена на рисунке 3.1.2.

Наблюдался также устойчивый рост численности персонала (Pers) в строительных фирмах, что подтверждает следующая функциональная зависимость:

GDP=f(Pers)=1 326,558Pers^2,804 (2.1.2)

Анализ данной зависимости показывает, что эффект отдачи от масштаба существенно выше.

Все показатели статистически значимы, что полностью согласуется с экономическим смыслом данных показателей.

Уточненная модель, откорректированная по индексу инфляции, показала незначительное отрицательное влияние на функциональную зависимость инфляции (Inf):

GDP=f(Comp, Inf)= 0.238Comp^1,151Inf ^-0.119 (2.1.3)

Все показатели статистически значимы.

Отрицательное влияние на показатель GDP инфляции (коэффициент эластичности равен -0,119) в 9,67 раз ниже по сравнению с показателем компенсации (эластичность равна 1,151). Рост же коэффициента эластичности с 1,064 до 1,151 объясняется тем фактом, что в рамках законодательства США, контрактов с персоналом, профсоюзами строительные фирмы корректируют заработную плату с учетом инфляции. Данный момент существенно влияет на внешнюю мотивацию персонала, а также на внутреннюю мотивацию – такие факторы, как стабильность фирмы и ее заботы о персонале. Анализ показывает, что ИФСО в России данный момент не учитывает, что, безусловно, будет снижать ее конкурентоспособность по сравнению с американскими фирмами, это будет доказано при проведении межгосударственного анализа по показателю инфляции.

В тоже время уточненная модель по персоналу, откорректированная по индексу инфляции, показала следующее:

GDP=16 763,056Pers ^1,507Inf ^0,716 (2.1.4)

Все показатели статистически значимы, что полностью согласуется с экономическим смыслом данных показателей.

На основании анализа полученной зависимости можно сделать вывод, что рост объемов реализации во многом определялся инфляционными процессами, коэффициент эластичности - 0,716, а не только благодаря росту численности персонала, коэффициент эластичности - 1,507. Таким образом, реальный эффект отдачи от масштаба составляет 1,507, а не 2,804.

На основании полученных функциональных зависимостей можно предположить, что с ростом объемов продаж и численности персонала реальная заработная плата снижалась. Для проверки данного предположения проведем дальнейший анализ с целью выявления функциональной зависимости ВВП от доли компенсации в ВВП. Анализ будем проводить, как в реальном, так и номинальном выражении. Данная зависимость позволит определить уровень затрат на персонал, необходимый для его поддержания. А также уточнить предыдущие выводы о влиянии инфляционных процессов на объемы продаж строительных фирм, а также снижении реальной заработной платы персонала в строительной отрасли.

В результате анализа были построены следующие уравнения:

GDP=f(Comp/GDP)= 32 319,7(Comp/GDP)^-5,011 (2.1.5)

GDP=f(Comp/GDP)= 32 319,7(Comp/GDP)^-5,011Inf^1,231 (2.1.6)

Анализ этих уравнений показал достаточно устойчивую тенденцию по снижению затрат фирмы на компенсационные выплаты, что полностью подтверждает сделанные ранее предположения, но статистический и экономический анализ, проведенный при построении данных функциональных зависимостей, требует дальнейших уточнений и дополнений.

Расширим данную функциональную зависимость рядом показателей за исследуемый период:

• Технологическими изменениями, и как следствие уровнем производительности труда в строительной отрасли в целом.
• Изменением уровня затрат ИФСО.

• Ценами на мировых рынках энергоресурсов.

Анализируя данные отработанного оплаченного времени в строительной отрасли и данные реального ВВП можно утверждать, что произошел существенный рост производительности труда в инжиниринговых фирмах. В общей технологической цепочке проектирования, строительства, монтажа проектирование занимало 10-20% общего объема работ в 1980 году. За исследуемый период, несмотря на реальный рост компенсации служащих ИФСО, срок выполнения проектных работ сократился от 2 до 3 раз в период 1990-2001 г. При этом другие затраты на САПР (система автоматизированного проектирования) и прочие расходы также сократились до 5 раз.

Эти исследования существенно уточняют функциональные зависимости, но требует дальнейшего анализа динамики реального ВНП и мировых цен на нефть. Для наглядности данная зависимость отражена на рисунке 3.1.3.

Как видно из графика, мировые цены на нефть напрямую влияют на динамику ВНП США. Данное воздействие еще более ощутимо для РФ, но в противофазе, т.к. РФ экспортер сырья.

При росте цен на нефть резко увеличиваются затраты фирм на все потребляемые энергоресурсы, что влечет рост цен на продукцию фирм, и как следствие приводит к падению спроса, ВНП, сворачиванию объемов продаж строительной отрасли, росту дефицита бюджета.

Для нашего исследования интересен тот факт, что рост мировых цен на энергоресурсы неизбежно отразится на снижении трудовой мотивации через рост безработицы, и как следствие рост бедности в стране. Для этого рассмотрим еще один график, отражающий показатели мировых цен на нефть в реальном выражении и уровень безработицы в США за период 1967-2001 г.г. Для наглядности данная зависимость отражена на рисунке 2.1.4.

Как видно из графика, это влияние очевидно. Однако следует рассмотреть причину, отражающую эффект, присущий теории ожидания. Рост цен вызывает рост безработицы с временным фазовым сдвигом в 1 год, это подтверждается и статистически – корреляция без учета фазового сдвига составляет 66%, а с учетом – 80%. Т.е. фирмы начинают сокращение не сразу после роста цен, а с годовым опозданием. Они ожидают, что данный рост отображает случайные рыночные колебания, и только при условии продолжающегося устойчивого роста цен на энергоносители идут на вынужденное сокращение. Проведем регрессионный анализ с целью выявления экономической и статистически значимой функциональной зависимости. При построении данной зависимости будем учитывать выявленный ранее фазовый сдвиг, подтверждающий теорию ожидания, а также будут учтены реальные или номинальные мировые цены на нефть. В результате была получена следующая функциональная зависимость:

I_UnEmp = 0,0259Ln(P_Oil)-0,0183 (2.1.7)

где I_UnEmp – уровень безработицы, %

P_Oil – мировые цены на нефть, дол. США за баррель в реальном выражении.

Все показатели статистически значимы, что полностью согласуется с экономическим смыслом данных показателей. Полный расчет дан в работе В.Чекирды, который статистически значимо доказал наличие годового фазового сдвига, необходимость учитывать мировые цены на нефть в реальном выражении, а не в номинальном, а также позволил определить экономически значимую функциональную зависимость.

Для наглядности данная зависимость отражена на рисунке. 3.1.5.

Все показатели статистически значимы. Таким образом, мы подтвердили, что уровень мировых цен на нефть будет вызывать изменения в уровне безработицы страны, бедности, доходах населения, и как следствие неизбежно будет влиять на трудовую мотивацию персонала. Если учесть закон Окуня (Оукена), то эта зависимость становится значимой не только для безработицы, но и в целом для развития страны – ВВП, а в нашем случае и для внешней трудовой мотивации персонала. В этой зависимости мы со всей очевидностью наблюдаем неразрывную связь внешних факторов и трудовой мотивации персонала, как в масштабах фирмы, отрасли, так и в масштабах экономики всей страны.

Трудовая мотивация персонала может рассматриваться, по нашему мнению, через макро показатель безработицы. Необходимо рассматривать с учетом региона, отрасли, ее подотраслей, а не только укрупнено - в стране в целом, как сейчас это делает ФРС США при принятии решения при изменении процентной ставки. Данное замечание существенно и связано с мультипликативным эффектом, присущей каждой отрасли индивидуально. В финансовой сфере данный мультипликатор незначителен и составляет 1,3-1,5, в строительстве - 2,0-2,05, в сельском хозяйстве- 2,2-2,25, в машиностроении – 2,5–3,5. Конечно, необходимо учитывать вес данной отрасли в экономике, величину компенсации, которая будет формировать совокупный спрос – ВВП и другие не менее важные показатели.

Как видно из полученного уравнения, исследуемая зависимость отражает нелинейный характер взаимодействия исследуемых величин, поэтому выдвинем гипотезу, что правительство страны, фирмы и их персонал предпринимают какие-то защитные действия, в том числе и по управлению трудовой мотивацией персонала. Для этого исследуем достоверность обратной зависимости: объемов продаж строительной отрасли и цен на нефть. С этой целью проведем анализ данной зависимости с учетом показателей компенсации, инфляции, и мировых цен на нефть (Oil). В результате исследования было получено следующее уравнение:

GDP=f(Comp, Inf, Oil)=0.47Comp^1,107Inf^-0,074Oil^-0,049 (2.1.8)

Все показатели статистически значимы, что полностью согласуется с экономическим смыслом данных показателей.

В результате введения в уравнение экзогенного фактора цен на нефть изменились все коэффициенты эластичности. Анализ данного уравнения начнем с показателей инфляции и цен на нефть, и только потом проанализируем показатель компенсации. Эта последовательность анализа необходима для лучшего понимания полученных результатов.

Из зависимости видно, что коэффициент эластичности инфляции уменьшился с 0,119 до 0,074. Это снижение будет объяснено ниже при анализе компенсации.

Кроме того, рост цен на энергоресурсы неизбежно вызовет инфляционные процессы в стране. Но его величина, как было отмечено ранее, будет зависеть от согласованных действий фирм, персонала, государства. Последний исследуемый показатель это влияние цен на нефть, на объемы продаж фирм. Как отмечалось ранее, эта зависимость отрицательна (коэффициент эластичности равен -0,049) и практически соизмерима с инфляцией, но его величина будет также зависеть от согласованных действий фирм, персонала, государства. Он незначительно уменьшился с 1,151 до 1,107. Проанализируем причины столь небольшого снижения показателя компенсации на фоне высокой динамики и амплитуды колебаний мировых цен на нефть от 12 до 37 дол. за баррель.

Например, высокий рост цен на нефть на мировых рынках в 2008 г. заставил правительство США административно сдерживать цены на бензин в американских топливных компаниях. В результате средние цены на бензин были ниже, чем в РФ и составили 21-23 руб. за 1 литр, среднемесячная заработная плата персонала в нефтяной отрасли США минимум на 10 тыс. долл. США выше, чем в РФ. При этом в США для муниципального и общественного транспорта цены в 2 раза ниже и составляли 7-8 руб. за 1 литр. К моменту написания книги в ноябре 2008 г. в результате падения мировых цен на нефть до 50 долл. США цены на бензин в США составили 13,78 руб. за 1 литр (17/11/08 http://tonto.eia.doe.gov/oog/info/twip/twip_gasoline.html). В РФ они не изменились. В тоже время среднегодовая оплата труда в 2007 г. по всей экономике составляла 49053 долл.США.. При этом в отрасли "Oil and gas extraction" составила – 132401 долл.США., в отрасли "Pipeline transportation" - 105186 долл.США., в отрасли "Petroleum and coal products" - 93651 долл.США. В целом средневзвешенная оплата труда в этих отраслях составила 114108 долл.США. Читателю предлагаем сравнить с данными в Российских отраслях и экономике и задуматься, почему в РФ цены минимум в 1,5-2 раза выше, а оплата труда в 10 и более раз ниже. Может быть, это и есть причина бесконечного кризиса в РФ.

По поверхностной логике руководители фирм с ростом затрат на нефть должны снизить затраты на персонал и/или сократить его, тем самым переложив бремя своих проблем на бюджет страны и работников фирм. Американские менеджеры действуют конструктивно – идут на незначительное - 4.5% снижение компенсации.

На первый взгляд, фирмы, существенно снижая затраты на персонал, выигрывают, но если все американские фирмы поступят так, то совокупный спрос еще больше упадет, что в свою очередь, приведет к дальнейшему падению объемов продаж и процесс снижения затрат на персонал и увольнений продолжится. В то же время правительство в условиях роста безработицы, чтобы обеспечить социальную защиту населения, вынуждено будет увеличить налоги, что в свою очередь увеличит затраты фирм и еще более снизит совокупный спрос. Далее цикл замкнется, и экономика страны пойдет к нижней точке делового цикла.

Если же незначительно сокращать затраты на персонал – не более 4,5%, то сокращение спроса, связанного с существенным ростом цен на нефть, можно скомпенсировать незначительным изменением компенсации персонала, и как следствие совокупных доходов населения. Практически рост затрат на энергоносители фирмы компенсируют за счет снижения своих прибылей, т.е. перекладывают затраты на собственников фирм. Государство в период роста цен, поддерживая производителей, а значит, и потенциальных безработных, изменяет или налоговую и/или монетарную политику в сторону уменьшения налогов и понижения процентных ставок, что также компенсирует совокупный спрос в сторону повышения. Каждый член коллектива фирм, в свою очередь, понимает и ценит заботу о себе не тогда, когда она работает эффективно, а тогда, когда фирма испытывает трудности. В этих условиях его внутренняя мотивация изменяет характер труда, и как следствие труд становится более производительным. При таких согласованных действиях фирм, государства, персонала можно коренным образом изменить ситуацию. В этом и есть отличительная черта американских чиновников, менеджеров, собственников фирм от их российских коллег.

Практически полностью идентичная картина происходит при анализе численности персонала:

GDP=f(Pers, Inf, Oil)=0.47 Pers ^1,1439Inf^0,732Oil^-0,057 (2.1.9)

Все показатели статистически значимы, что полностью согласуется с экономическим смыслом данных показателей.

Описанный выше сценарий конструктивных и согласованных действий государства, фирм, персонала по уменьшению воздействия мировых ресурсных рынков (нефть) и, как следствие начала инфляционных процессов требует доказательства.

Для этого исследуем зависимость совокупных объемов продаж строительной отрасли различных штатов (GDP_{СтройШтат}) от внешней трудовой мотивации - совокупной доли компенсации в ВВП исследуемых штатов (Comp_Штат/GDP_Штат). Данную функциональную зависимость представим в виде:

GDP_{СтройШтат}=f(Comp_Штат/GDP_Штат) (2.1.10)

Если наша гипотеза верна, то эта функциональная зависимость должна существовать и быть экономически, статистически значимой. Для наглядности данная зависимость отражена на рисунке 3.1.6.

В результате проведенных расчетов и статистической очистки данных была получена следующая зависимость:

GDP_{СтройШтат}=0,8798*Exp(15,383*Comp_Штат/GDP_Штат) (2.1.11)

Эластичность зависимости существенна и равна более 8.

Анализ зависимости полностью подтверждает гипотезу о том, что совокупная внешняя трудовая мотивация в различных регионах и отраслях оказывает существенное нелинейное влияние на объемы продаж строительной отрасли, а также полностью доказывает необходимость конструктивных, согласованных действий государства, фирм различных отраслей и их персонала. Для наглядности данная зависимость отражена на рисунке 3.1.7.

Полный расчет по базовым отраслям экономики США, в том числе и образовательной сфере услуг, дан в работе В.Чекирды.

Обратите внимание, что доля компенсации в ВВП различных штатов имеет ассиметричное распределение, а не нормальное распределение. Именно оно и определяет нелинейную функцию, а нормальное распределение порождает только линейные зависимости.

Проведенное авторами исследование по большинству экономических показателей обнаружило, что нормальное распределение в реальной экономике встречается не более 5%. Поэтому это и объясняет столь высокий уровень ошибок, который допускают большинство экономистов в своих исследованиях. Если в прошлом веке подобные усреднения были хоть как-то оправданы из-за отсутствия реальных вычислительных мощностей, то в настоящее время этому трудно найти объяснение. Можно себе представить какова величина ошибки была бы в наших расчетах, если бы применялось нормальное распределение и функциональная линейная зависимость.

Таким образом, данные параметры должны быть включены в мотивационную модель ИФСО, т.к. внешняя трудовая мотивация различных фирм, отраслей и, как следствие уровень доходов населения в различных регионах существенно воздействует на объемы продаж ИФСО и, как следствие на трудовую мотивацию ИФСО.

Исследуем данное уравнение с учетом еще одного фактора – активы строительной отрасли в номинальном выражении. Практически необходимо определить влияние технологий на объемы реализации, исходя и очевидного предположения, что технологии, в конечном счете, определяют структуру персонала и его трудовую мотивацию.

При однофакторном анализе их доля в объемах продаж занимает незначительную величину и имеет отрицательную тенденцию с ростом объема продаж. После введения данного параметра в уравнение получим следующую зависимость:

GDP=f(Comp, Inf, Oil, Assets)=

=0,447Comp^1,152Inf^-0,088Oil^-0,042Assets^-0.045 (2.1.12)

Все показатели как экономически, так и статистически значимы, что полностью согласуется с экономическим смыслом данных показателей.

Как видно из выше приведенного уравнения, отрицательная тенденция зависимости объемов реализации от величины активов в условиях многофакторности сохраняется. При этом сохраняется однофакторная тенденция незначительного влияния доли активов на объемы реализации. А показатель внешней мотивации - компенсация устойчиво занимает самое значительное место в объемах продаж и с ведением дополнительного фактора – активов (технологий) был лишь частично скомпенсирован активами, как следствие ее коэффициент эластичности слегка понизился с 1,174 до 1,152. Данная тенденция значимости внешней мотивации - компенсации от модели к модели играет основную роль. Это лишний раз показывает, сколь большую значимость в строительстве играет мотивация по сравнению со всеми остальными факторами, т.е. фирмы предпочитают вкладывать средства в профессиональный персонал, способный эффективно управлять технологиями. Более значимым стал показатель индекса инфляции, ее коэффициент эластичности увеличился по модулю с 0,071 до 0,088, этот показатель в два раза выше активов. Менее значимым стал показатель мировых цен на нефть, их коэффициент эластичности уменьшился с 0,051 до 0,042. Этот показатель более значим, чем параметр активов (технологий).

Тем не менее, по нашему мнению, при построении мотивационной модели ИФСО необходимо учитывать величину активов, т.к. она отражает особенности технологий. Без данного показателя модель будет менее корректной и экономически значимой.

Практически полностью идентичная картина происходит при анализе численности персонала:

GDP=f(Pers, Inf, Oil, Assets)=

=4 055,16Pers ^1,1207Inf^0,643Oil^-0,085Assets^0,195 (2.1.13)

Все показатели статистически значимы, что всецело согласуется с экономическим смыслом данных показателей.

Расширим данную модель параметрами материальных затрат (Cst), амортизации (Am) и осуществим детализацию компенсации на собственно заработную плату (Wg) и компенсационные (Sup) затраты фирм. В результате получим модель:

GDP=f(Wg, Sup, Am, Cst, Assets, Inf, Oil)=

=1,615Wg^0,749Sup^0,143Am^0,379Cst ^0,183Assets^-0,338Inf^-0,021Oil^-0,118 (2.1.14)

Все показатели статистически значимы, что совершенно согласуется с экономическим смыслом данных показателей.

В результате введения дополнительных экономически значимых параметров произошло уменьшение параметра компенсации. Для обеспечения выпуска продукции фирмы должны нести затраты не только на оплату труда персонала, но и на другие элементы материальных затрат, осуществлять амортизацию технологий, чтобы обеспечить их обновление. При этом роль инфляции и цен на нефть возрастает, этот рост отражает тот факт, что вводимые в модель факторы также зависят от этих параметров.

Таким образом, в мотивационную модель ИФСО необходимо будет ввести все эти факторы, и, возможно, их расширить дополнительными экономическими параметрами фирм, такими как дебиторская задолженность, уровень запасов, денежные средства, кредиторская задолженность и т.д.

При более внимательном рассмотрении предыдущей функциональной зависимости можно сделать существенный вывод: данное уравнение дает представление только об общей оценке технологического уровня, складывающегося в конкурентоспособных, эффективных ИФСО США. Т.е. оно, с одной стороны, не отражает структурные технологические особенности, формирующиеся в строительной отрасли США, а с другой стороны, не показывает динамику обновления технологий. Поэтому исследуем технологическую структуру (Assets) и динамику обновления технологий (Am). Учитывая статистические ограничения по объему и глубине исследуемой выборки строительной отрасли США, сформируем из 42 отобранных фактора 5 групп для каждого из показателей Assets и Am.

Опишем эти группы:

1. Компьютерное, программное и другое обеспечение. В данную группу включено 13 факторов. Данную группу в модели будем обозначать переменной - CS.
2. Подъемные и относящиеся к ним механизмы. В данную группу включено 7 факторов. Данную группу в модели будем обозначать переменной - Elevating mechanisms - EM.
3. Транспортные и относящиеся к ним средства. В данную группу включено 4 фактора. Данную группу в модели будем обозначать переменной – Vehicles - Veh.
4. Строительные машины и механизмы. В данную группу включено 11 факторов. Данную группу в модели будем обозначать переменной - Building machines - BM.
5. Промышленные здания, офисы, мобильные сооружения. В данную группу включено 13 факторов. Данную группу в модели будем обозначать переменной - Off.

В результате получим уточненную по вышеприведенным параметрам модель:

GDP=f(Wg, Sup, Am, Cst, Assets, Inf, Oil) (2.1.15)

При этом показатели технологий (основных фондов), амортизации в свою очередь являются функцией выше рассмотренных укрупненных пяти параметров:

Am=j₁(CS, EM, Veh, BM, Off )=

=4,396*CS^0,021EM^0,249Veh^0,349BM^0,431Off^-0,071 (2.1.16)

Assets=j₂(CS, EM, Veh, BM, Off )=

=5,685*CS^0,027EM^0,141Veh^0,221BM^0,391Off^0,196 (2.1.17)

Все показатели статистически значимы, что согласуется с экономическим смыслом данных показателей. Полный расчет дан в работе В.Чекирды.

Объединив все эти три функциональные зависимости, получим 15 факторную мотивационную модель строительной отрасли США:

GDP=1,615Wg^0,749Sup^0,143(4,396*CS^0,021EM^0,249Veh^0,349BM^0,431*

*Off^-0,071)^0,379Cst ^0,183(5,685*CS^0,027EM^0,141Veh^0,221BM^0,391*

*Off^0,196)^-0,338Inf^-0,021Oil^-0,118 (2.1.18)

Чтобы не отягощать читателя излишними моделями, дана интегрированная модель.

Выше проведенные исследования за период с 1978 г. по 2001 г. показали следующее:

1. Уровень внешней мотивации в других отраслях будет существенно влиять на мотивационную модель ИФСО, а также на объемы продаж ИФСО. Прямое влияние на модель с высокой степенью эластичности.
2. Уровень доходов населения в различных регионах существенно воздействует на объемы продаж ИФСО, и как следствие значим для мотивационной модели ИФСО. Прямое влияние на модель с высокой степенью эластичности.
3. Региональные особенности будут существенно влиять на мотивационную модель ИФСО. Прямое влияние на модель.
4. Внешняя трудовая мотивация существенно влияет на мотивационную модель ИФСО и является самым значимым фактором. Прямое влияние на модель.
5. Амортизация по значимости стоит на втором месте после внешней трудовой мотивации персонала, и положительно влияют на мотивационную модель ИФСО, так как происходит постоянное обновление технологий на более прогрессивные. Прямое влияние на модель.
6. Предоставляемые данные по амортизации позволяют проводить исследования по пяти группам показателей по более, чем 40 факторам, что существенно уточняет мотивационную модель ИФСО и предоставляет исследователю возможность рассматривать динамику по каждому из 40 факторов.
7. Благодаря интенсивному внедрению более прогрессивных технологий, происходит постоянное снижение стоимости основных фондов, данный показатель по значимости стоит на третьем месте по отношению к внешней трудовой мотивации персонала и по значимости для мотивационной модели ИФСО. Обратное влияние на модель.
8. Предоставляемые данные по основным фондам позволяют проводить исследования по пяти группам показателей по более 40 факторам, что существенно уточняет мотивационную модель ИФСО и предоставляет исследователю возможность рассматривать динамику по каждому из 40 факторов.
9. Материальные затраты по значимости стоят на четвертом месте по отношению к внешней трудовой мотивации персонала и по значимости для мотивационной модели ИФСО. Прямое влияние на модель.
10. Цены на нефть непосредственно отрицательно воздействуют на мотивационную модель ИФСО с временным лагом до 1 года.
11. Инфляционные процессы непосредственно отрицательно воздействуют на мотивационную модель ИФСО.
12. Все вышеприведенные факторы интегрально воздействуют на мотивационную модель ИФСО.

Строительство традиционно относится к инвестиционной отрасли. Проведем исследование с целью определения величины коэффициента эластичности влияния валовых инвестиций на ВВП. В результате расчетов по данным США был получен коэффициент эластичности валовых инвестиций (в строительство) по ВВП, равный 2-2.5. Ввод данного показателя в уравнение позволяет сделать его как статистически, так и экономически точным и значимым.

Проведем анализ строительной отрасли России. За период "реформ" в РФ ВВП упал более чем в 2 раза. Если предположить, что строительные технологии в США и в РФ в период 1980-1990 г.г. существенно не отличались, то можно утверждать, что падение объемов продаж строительной отрасли в РФ с учетом коэффициента эластичности валовых инвестиций (в строительство) по ВВП, равный 2-2.5, должно составить более 4-5 раз. Все расчеты полностью подтвердились. Анализ мировых цен на нефть показывает сильную зависимость от них экономики РФ, только в противофазе по сравнению с США. За период с 1998 по 2003 г.г. наблюдался незначительный рост экономики РФ благодаря почти трехкратному росту мировых цен на нефть и на другие энергоносители. А также за счет пятикратной девальвации рубля и еще большего обнищания населения. Тем не менее, если учесть рост экономики РФ, то с учетом рассчитанного выше коэффициента эластичности мы получили в 2.5 раза более высокий рост объемов в строительной отрасли и, в частности, ИФСО.

Таким образом, нами доказано, что полученный коэффициент эластичности валовых инвестиций (в строительство) по ВВП, равный 2-2.5, по данным США статистически и экономически значим для оценки и прогнозирования объемов продаж ИФСО, и как следствие для мотивационной модели.

Как показал проведенный анализ, в мотивационную модель ИФСО необходимо включать прогнозируемые величины деловых циклов, и состояние сырьевых рынков, в частности, мирового рынка нефти. Так как эти параметры воздействуют на мотивационную модель ИФСО.

Динамичность развития экономики США в последнее десятилетие и незначительный рост экономики РФ последних 4 лет в условиях более, чем благоприятной ценовой обстановки на мировых сырьевых рынках невозможно объяснить без учета состояния внешней трудовой мотивации активной части населения в РФ.

По данным МОТ за 1990 г. минимальная оплата труда должна быть выше 3-х долл. США в час без учета иждивенцев. В РФ выше этого уровня живут только 10% населения. По данным доклада Президента РФ теневая экономика составляет около 100-200 млрд. долл. США, при этом основную долю теневой экономики формируют сырьевые отрасли РФ.

Следует учесть, что это данные почти десятилетней давности. Поэтому необходимо ввести поправочные коэффициенты.

Таким образом, минимальная заработная плата, рекомендуемая МОТ, вполне достижима в РФ. Например, цены на энергоносители в США и РФ практически сравнялись, но если учесть, что оплата труда в энергетических отраслях РФ в 20-30 раз ниже, чем в аналогичных отраслях США при практически одинаковом уровне производительности труда и эти соотношения не менялись за весь период реформ. По нашему мнению, при направлении этих средств на развитие трудовой мотивации существенно увеличится покупательная способность населения, что приведет к росту экономики фирм и страны.

Конечно, многие могут нам возразить, что в РФ производительность труда ниже, чем в США. Но тогда возникает встречный вопрос – кто отвечает за производительность труда, за внедрение новых технологий, за научную организацию труда на предприятии. Собственник, акционер или персонал?

И не менее интересен другой вопрос – чем последние почти двадцать лет эти так называемые эффективные собственники занимались?

Известно, что в РФ после второй мировой войны ежегодно вводилось в строй по 800 предприятий, и полностью была восстановлена вся европейская часть Россия, т.е. десятки, сотни тысяч городов и поселков, деревень. При этом были созданы новые технологичные отрасли экономики: атомная, ракетно-космическая и т.д. А также шло активное промышленное освоение Дальнего Востока и Сибири. Одновременно с этим реализовывалась и жилищная программа, уровень которой до сих пор не достигнут в РФ. При этом на жилье отводилось всего 5-10% всех строительных мощностей. Именно эти темпы роста экономики СССР заставили западные страны пересмотреть рыночные механизмы и активно использовать инструменты плановой экономики.

Текст второй части книги идет без изменений. Прошло почти 10 лет после исследований авторов. Ничего не изменилось, лишь подтвердились прогнозы авторов о неизбежном кадровом голоде и катастрофическом износе человеческого капитала, а также ускоренной люмпенизации элиты общества.

Анализ уровня доходов и заработной платы по регионам РФ показал прямую зависимость с уровнем объемов продаж строительных фирм. Анализ данных строительной отрасли по регионам США также подтверждает этот вывод. К региональным факторам мы относим уровень доходов населения, минимальную заработную плату, безработицу, уровень потребительской корзины, процентную ставку, инфляцию, уровень образования, и другие социально-экономические показатели региона. Как следствие при построении мотивационной модели ИФСО необходимо учитывать региональные особенности, которые должны быть включены в модель как значимые факторы, так как складывающийся уровень трудовой мотивации формирует, в конечном счете, уровень развития региона и наоборот. При этом, по нашему мнению, региональные факторы по отношению к трудовой мотивации являются экзогенными.

Современное развитие компьютерных Internet технологий создали условия для практически мгновенного перемещения технологий, людских ресурсов и капиталов. Как следствие конкуренция еще больше ужесточилась, но наиболее остро это проявляется в инвестиционной, проектной сфере, к которой и относится объект наших исследований ИФСО. Рассмотрим эти современные знаковые особенности и тенденции ИФСО России и ведущих зарубежных стран.

В результате устойчивых интеграционных процессов в мире был сформирован подход, направленный на приведение национальных строительных стандартов к единым, что, в частности, является одним из условий устойчивой работы ИФСО в системе ВТО. Это позволяет фирмам различных стран, с одной стороны, осуществлять проектирование в рамках национальных стандартов, а с другой, выбирать и включать в проекты наиболее эффективные технологии и комплектацию, представленные на рынках различных стран. Сегодняшний уровень и требования стандартов ISO – 9000 по качеству стимулируют приведение национальных строительных стандартов к единым нормам. Главной особенностью строительной отрасли является то, что основными проводниками и сторонниками интеграционных процессов в строительстве выступают ИФСО. Это связано с высокой сложностью выполняемых проектных работ, и невозможностью осуществлять различные оценки разрабатываемого проекта в реальных условиях. Эта особенность приводит к необходимости максимальной автоматизации всех этапов проектных работ, т.е. построения систем автоматизированного проектирования (САПР), расширенных системами моделирования, как проектируемых элементов, так и всего проекта в целом. Построение САПР силами только тех или иных национальных ИФСО невозможно в связи с их высокой стоимостью в условиях отсутствия международных стандартов основных этапов проектирования и проведения различных модельных экспериментов.

До середины 90-х годов данные работы тормозились высокой стоимостью и низкой производительностью вычислительной техники, а также отсутствием мощных и эффективных компьютерных национальных сетей. В настоящее время эта проблема стала интенсивно решаться благодаря современным компьютерным и Internet технологиям. Это наглядно демонстрирует график (см. рис. 3.1.8.) индекса реальной стоимости и производительности компьютерного и программного обеспечения в ИФСО (базовый год 1996 г. 100%), отражающий резкий рост данного вида активов в ИФСО.

В настоящее время уровень автоматизации и оснащенности компьютерным и программным обеспечением в ИФСО на 30% выше, чем в промышленности, превосходит на 3-5% банки и финансовые компании, и сравним с отраслью услуг.

Проведенный выше анализ позволяет выдвинуть гипотезу о существенном влиянии на ИФСО технологий.

Интеграционные процессы в мировой экономике неизбежно приводят к знаковым тенденциям: свободному перемещению технологий, капиталов, трудовых ресурсов ИФСО в любую точку мира. Компьютерные и Internet технологии создали эффект прозрачного рынка труда ИФСО.

Как следствие передовые ИФСО вынуждены будут приступить к работам по созданию систем и технологий управления проектными коллективами и персоналом в целом в условиях, когда проектировщики находятся не в одном офисе, а в офисах фирмы, расположенных в различных регионах и странах. При этом наиболее квалифицированные специалисты, способные осуществлять проектирование под ключ тех или иных элементов и подсистем проекта, могут работать у себя дома, находящемся в любом регионе мира. Данная технология не нова. Ее активно применяет компания Майкрософт. В этой компании над тем или иным проектом трудятся интернациональные коллективы. Учитывая географию членов трудового коллектива, работы над многими проектами выполняются круглосуточно. При этом связь и обмен информацией между членами коллектива осуществляется через Internet, а важные и текущие совещания проводятся во время аудио, видео Internet конференций.

Впервые данную технологию применили программисты, объединенные фондом «Открытых кодов».

По нашему мнению, это генеральный путь развития ИФСО России.

В этих условиях любая ИФСО вынуждена будет коренным образом пересмотреть отношение к управлению трудовой мотивацией своего персонала. При этом, учитывая все ужесточающуюся конкуренцию, руководство фирм не сможет позволить себе формировать квалифицированный персонал, основываясь только на внешнюю или внутреннюю мотивацию.

Это утверждение опирается на следующих данных: за последние 15 лет время проектных работ сократилось свыше трех раз, численность работников уменьшилось около 9 раз, средняя оплата труда проектировщиков превышает 5500-7100 дол. в месяц. Уровень автоматизации проектных работ приближается к 80-90%.

В ИФСО создан эффект, когда дальнейший рост производительности труда возможен только за счет внутренней мотивации. В связи с тем, что внешняя мотивация, связанная с материальным стимулированием, имеет устойчивый рост, то дальнейший подъем производительности труда возможен только за счет внутренней мотивации. Это обусловлено постоянным снижением затрат на компьютеры и ПО.

Рассмотрим еще один существенный момент, который напрямую затрагивает основную цель нашей работы – построение мотивационной модели ИФСО. Как отмечалось ранее, в настоящее время при выполнении проектных работ все фирмы используют САПР, в тоже время экономическую часть проектов они очерчивают в объеме классического ТЭО. По нашему мнению, такой объем экономической части проектов как минимум не достаточен и не корректен. Предлагаемая нами мотивационная модель должна войти составной частью в САПР для системной экономической оценки разрабатываемых проектов на всех этапах проектирования и активно влиять на процессы всех этапов проектирования, как для самой фирмы, так и для уточнения и оптимизации проектов, выполняемых для заказчика.

Во всем мире в последние 25 лет складывается тенденция, когда заказчик предпочитает приобретать не проекты, а предлагает ИФСО осуществить практическую реализацию проекта под ключ с последующим шеф - надзором. В этих условиях руководство ИФСО вынуждено развивать не только проектные, но и высоко технологичные строительно-монтажные подразделения. При этом необходимо учитывать высокие затраты, связанные с направлением своих специалистов в различные регионы мира, в которых проводятся строительно-монтажные работы фирмы, усложняющиеся постоянным уточнением в процессе строительно-монтажных работ, как проекта в целом, так и его деталей. Все это приведет к необходимости подбора высококвалифицированного персонала в данные строительно-монтажные подразделения, как инженеров, так и рабочих. Потребность в квалифицированных рабочих-бригадирах, по нашему мнению, вызвана тем, что большинство выполняемых проектов ИФСО требует, с одной стороны, знания и практических навыков по реализации элементов проекта, а с другой стороны, умения координировать работу местного персонала на строительных площадках. При этом у таких рабочих должна быть хорошо развита трудовая мотивация, как внутренняя, так и внешняя. Очевидно, что низко квалифицированный персонал будет подбираться на местах выполнения работ.

По нашему мнению, данные тенденции будут развиваться и в дальнейшем. Как будет показано ниже, данная особенность достаточно четко проявится в мотивационной модели ИФСО.

Опыт показывает, что дешевле пользоваться услугами хорошо оплачиваемого высококвалифицированного персонала, чем экономить на плохо мотивированном непрофессионале.

Поэтому при построении мотивационной модели ИФСО необходимо учитывать максимальный спектр специалистов - от рабочих до топ менеджеров. В противном случае мотивационная модель ИФСО будет экономически некорректной и, возможно, приведет к статистически некорректным результатам – статистическим "выбросам" в процессе исследования и построения модели по статистически данным.

В результате выше приведенных исследований нами доказано, что мотивация с одной стороны должна рассматриваться в неразрывной связи с технологиями, капиталом, а также учитывать, особенности среды обитания конкурентов – страны, региона, отрасли, с другой стороны, это доминирующий в современных условиях фактор, особенно в ИФ строительной отрасли.

Учитывая, современные вышеописанные тенденции в ИФСО США за период проводимого анализа - об объединении в систему ИФ проектных, строительно-монтажных структурных подразделений как единого целого, т.е. ИФСО должно осуществлять практическую реализацию проекта «под ключ» с последующим шеф - надзором.

Следует сделать существенное замечание, что построение мотивационной модели для ИФСО РФ не представляется возможным, т.к. с одной стороны, отсутствует открытая достоверная статистическая информация в объемах и с глубиной выборки сравнимой с США, что обеспечивало бы статистическую значимость мотивационных моделей ИФСО РФ. С другой стороны, строить мотивационные модели неконкурентоспособных, неэффективных ИФСО РФ бессмысленно, т.к. строительная отрасль РФ находится в состоянии еще более глубокого кризиса, чем вся экономика РФ и отстает от ИФСО США более чем в 40-50 раз.

На основании вышеизложенных исследований и замечаний можно сделать окончательный вывод. Предлагаемая мотивационная модель ИФСО США должна рассматриваться как стратегический, тактический ориентир всей строительной отрасли РФ, а значит, самой корректной из всех возможных мотивационных моделей ИФСО РФ, что будет последовательно доказываться во всех приводимых далее исследованиях.

Глава 3.
Взаимосвязь трудовой мотивации и эффективности деятельности организации, отрасли, государства
Глава 3.1.
Влияние факторов внешней среды на трудовую мотивацию
Самарина Г.П., Дорошко С.Е., Чекирда В.А. Ноосферная экономика: назад к истокам. Базисное значение труда и мотивации
– СПб.:ПИФ.com, 2008. – 338 с.