Тимофеев А.В.
к. э.н., доцент кафедры
менеджмента и маркетинга
РХТУ им. Д. И. Менделеева
Ключевым направлением развития электроэнергетики России является повышение эффективности её деятельности. Именно на это нацелено действие нового метода тарифообразования на электроэнергию RAB (Regulatory Asset Base). Данный метод возник и стал впервые применяться в электроэнергетике Великобритании в конце 1980-х годов. Затем в 90-х годах прошлого века этот метод тарифообразования стал использоваться в Западной Европе, США, Канаде, а начиная с 2002 г. в Чехии, Словакии, Венгрии, Польше и других странах.
Метод тарифобразования RAB оказался эффективным, так как позволил зарубежным энергокомпаниям сократить свои издержки, что привело к снижению энерготарифов и привлечению инвестиций в электроэнергетику. Считается, что данный метод тарифобразования наиболее подходит для электросетевых компаний, систем водоснабжения, связи.
Метод тарифообразования RAB постепенно внедряется в российских электросетевых компаниях. При использовании метода RAB у энергокомпаний появляются стимулы к экономии текущих (операционных) затрат, так как полученная экономия не будет исключаться регулирующими органами из тарифа следующих периодов и может использоваться компанией на развитие в течение следующих 3–5 лет. Только по истечении этого срока тариф будет пересмотрен в сторону снижения. В результате у электросетевых компаний появился реальный стимул к оптимизации численности персонала при сохранении надёжности и бесперебойности энергоснабжения потребителей за счёт технического развития.
Методологическая основа применяемых в отрасли нормативов численности персонала [1, 2] вступает в противоречие с методом тарифообразования RAB. Вместе с тем традиционные методы определения нормативов численности в отрасли хотя были полезны в 80–90 годах ХХ в. и начале 2000-х годов, в настоящее время устарели.
Нормативы численности, полученные традиционными методами, фиксируют верхнюю границу численности и не стимулируют энергокомпании к оптимизации численности персонала. Кроме того, нормативы численности, полученные традиционными методами, не отражают ряд новых, сильно влияющих на численность персонала факторов (износ оборудования, ввод нового оборудования или его модернизация, развитие автоматизации).
Другая особенность современного подхода к нормированию труда состоит в том, что в советский период нормирование труда носило централизованный характер, а в настоящее время основная тяжесть нормирования труда возложена на предприятия.
Основные принципы организации нормирования труда представлены в главе 22 Трудового кодекса РФ (ст. 159–163) и Отраслевом тарифном соглашении в электроэнергетике на 2009–2011 годы (пп. 3.2; 3.10.2). В последнем документе работодатель призывается к развитию нормирования труда на производстве.
В соответствии с действующими нормативными актами нормы труда могут быть введены локальным нормативным документом предприятия (приказом, положением, разделом в коллективном договоре). Однако в настоящее время этим правом пользуется незначительное количество предприятий электроэнергетики и других отраслей.
Недостаточное развитие нормирования труда является одной из причин низкой производительности труда в нашей стране. В настоящее время производительность труда в промышленности России составляет 22–26% от уровня США (ниже в 4,3 раза), 20% от уровня Японии (ниже в 5 раз), 29% от уровня Западной Европы (т. е. ниже в 3,5 раза), 35% от уровня Восточной Европы (ниже в 2,9 раза), 63% от уровня Китая.
Определённые резервы имеются в этом направлении и в электроэнергетике. Однако резервы роста производительности труда, по нашему мнению, связаны в основном с внедрением новой техники и технологии, а также с совершенствованием организации ремонтных работ в отрасли. Так, удельная численность персонала российских газомазутных ГРЭС составляет примерно 0,30–0,44 человека на МВт установленной мощности, а на передовых тепловых электростанциях западноевропейских стран данный показатель равняется 0,25. С другой стороны, если на российских ТЭС удельная численность ремонтного персонала (без учёта привлечённого) составляет примерно 0,15–0,30 чел/МВт, то в энергокомпании «TBA» (Теннеси Вэлли Ауторити – США) на ТЭС мощностью 2000 МВт – 0,085 чел/МВт, в энергокомпании «Детройт Эдисон компани» – 0,139 чел/МВт. Представляется, что сравнение уровней производительности труда в электроэнергетике разных стран следует, по возможности, выполнять на основе натуральных показателей, которые подвержены меньшим искажениям, чем стоимостные показатели, применённые в ряде исследований. Кроме того, всегда следует учитывать, какие функции управления и соответственно сколько персонала находится на аутсорсинге (подряде). Развитие аутсорсинга в российской электроэнергетике и в зарубежных энергокомпаниях в ряде случаев не сопоставимо.
В настоящее время активно развиваются подходы к определению нормативов численности на основе математических методов. В приложении представлено краткое описание основных методов определения численности персонала компании [см. также 3, 4]. В настоящее время наиболее часто применяется метод регрессивно-корреляционного анализа. Целью регрессивно-корреляционного анализа в этом случае будет получение уравнений регрессии, адекватно описывающих наиболее существенные закономерности трудовой деятельности нормируемого персонала, а затем на основе этих закономерностей определение необходимой численности персонала в планируемый период. Регрессивно-корреляционный анализ позволяет построить математическую модель с большим числом факторов, характеризующих трудовую деятельность персонала. При этом определяются значимость каждого фактора в отдельности и их взаимное влияние (корреляция). При этом появляется возможность оптимизации затрат, в том числе на персонал.
Применительно к крупной электросетевой компании может быть использован следующий алгоритм планирования численности персонала (общий алгоритм приводится в [5]):
а) формирование массива факторов, влияющих на численность персонала по направлениям деятельности (функциям) с учётом особенностей организационной и производственной структуры компании (например, для районов электросетей (РЭС) для рабочих бригад по эксплуатации воздушных линий (ВЛ), трансформаторных подстанций (ТП) и распределительных пунктов (РП), распределительных сетей (РС), по диагностике электрооборудования, кабельным линиям (КЛ)). В качестве нормообразующих факторов могут быть использованы те показатели, учёт которых налажен в компании, для которых предыдущий опыт эксплуатации оборудования доказал их влияние на численность персонала (например, условные единицы, количество оборудования, тип оборудования);
б) отбор наиболее значимых факторов, влияющих на численность персонала по направлениям (функциям), выполняется статистически или экспертно. Для этого могут быть использованы нормативные материалы государственных органов, отраслевые документы, обобщение информации, полученной в ходе бесед со специалистами компании [1, 6, 7];
в) определение базового норматива численности персонала по направлению (функции) выполняется на основе статистических уравнений, в ряде случаев экспертно. При этом выявляются те подразделения, где направления (функции) реализуются наиболее эффективно. Именно на основе данных по таким подразделениям строилась модель, действие которой затем распространялось на другие подразделения. Критериями отбора наиболее эффективных подразделений могут быть показатели производительности труда и надежности работы оборудования и энергоснабжения потребителей.
В ряде случаев выполнялось сглаживание исходных данных, что позволило улучшить статистические уравнения. Кроме того, выполнялся кластерный анализ для выделения однородных групп предприятий;
г) проверка достоверности полученных базовых (первичных) зависимостей (с использованием логических, статистических, экспертных методов);
д) корректировка базовых значений норматива численности на основе передового зарубежного опыта, состояния рынков труда, износа оборудования, особенностей организации ремонтов, ввода нового оборудования, уровня автоматизации и других факторов;
е) утверждение норматива численности;
ж) применение норматива и уравнений (моделей) в плановой деятельности.
При использовании статистического метода на основе нормообразующих факторов строятся экономико-математические модели (уравнения регрессии) разного вида:
- простое линейное уравнение – 
- множественное линейное уравнение – 
- простое нелинейное уравнение (различные типы: степенные, логарифмические, гиперболические, полиноминальные);
- множественные нелинейные уравнения (например, множественная логистическая регрессия).
В них У – результативный признак;  – аргумент (фактор);  – параметры уравнения.
Решение рассматриваемых уравнений осуществляется на основе векторной алгебры и метода наименьших квадратов (МНК) [8, 9].
Определение параметров регрессивных уравнений автоматизировано. Применяются пакеты прикладных программ (ППП) «Excel», «Statistica», «Stadia», «SPSS», «Matlab».
Адекватность полученного уравнения может проверяться по критерию «скорректированный коэффициент множественной корреляции»  который должен быть не ниже 0,7–0,8, «значимость» (р) < 0,05 и «фактический критерий Фишера» больше табличного  При этом, по мнению многих математиков, наиболее важно значение критерия р. Нижняя граница адекватности (допустимости) полученных уравнений может определяться по критерию «средняя ошибка аппроксимации» 
Кроме того, выполнялся графический анализ первичных и расчётных данных.
При определении базового норматива численности (по сути, тренда) выполняются многовариантные расчёты. В качестве примера базового норматива численности ниже приводится уравнение для бригады по эксплуатации воздушных линий РЭС, обслуживающих более 10 тыс. условных единиц оборудования:
 – базовый норматив численности бригады по эксплуатации ВЛ; Х1 – количество условных единиц ВЛ напряжением 0,4,6,10 кВ (показатель «условные единицы» отражает трудозатраты на обслуживание и ремонт ВЛ в зависимости от протяжённости, напряжения, конструктивного использования и материала опор ВЛ); 4,27, 0,0061 – параметры уравнения.
Полученное уравнение является значимым, так как «скорректированный коэффициент множественной корреляции»  составляет 0,99, фактическая «значимость» (р) равна 0,004 и «фактический критерий Фишера»  равный 244,3, больше табличного  составляющего 6,6. Средняя ошибка аппроксимации  равна 14,9%.
В полученные базовые значения норматива численности, по моему мнению, следует вносить следующие корректирующие поправки:
- коэффициент, учитывающий степень износа оборудования (отражает усложнение ремонтного обслуживания оборудования);
- коэффициент, учитывающий снижение численности персонала в результате ввода нового оборудования или его модернизации;
- коэффициент, учитывающий уровень автоматизации оборудования, в долях;
- коэффициент, учитывающий техническое состояние оборудования (отражает усложнение технической эксплуатации оборудования);
- коэффициент, учитывающий долю работ, переданных на подряд;
- поправка на плотность обслуживаемых сетей (км протяженности сетей/площадь территории, кв. км);
- коэффициент, учитывающий трудозатраты на проезды по ремонту оборудования (подстанций, ВЛ);
- коэффициент, учитывающий состояние дорожного покрытия;
- коэффициент, учитывающий условия эксплуатации (природно-климатические условия);
- коэффициент, отражающий стратегию ремонтного обслуживания оборудования (соотношение применения ППР и ремонта по состоянию);
- коэффициент, учитывающий временный рост численности рабочих на период освоения новой техники;
- коэффициент, учитывающий рост производительности труда за счёт устранения потерь рабочего времени.
Мною по каждой из поправок разработаны методика её определения и соответствующие расчётные таблицы. Так, например, общая расчётная формула для определения поправочного коэффициента, учитывающего долю работ, переданных на подряд (аутсорсинг), отражает относительное влияние штатного и подрядного персонала на изменение удельных затрат на диагностику, обслуживание, ремонт и замену оборудования, строительство новых энергообъектов. Кроме того, при расчёте коэффициента учитывается качество работ, выполненных штатным персоналом и подрядчиками, в том числе отражаются потери электроэнергии и затраты на устранение аварий и отказов по вине соответственно штатного персонала и подрядчиков.
Методики определения ряда поправок являются оригинальными и отсутствуют в отраслевых рекомендациях (например, таковы методика определения коэффициента, учитывающего степень износа оборудования; коэффициента, учитывающего снижение численности персонала в результате ввода нового оборудования или его модернизации; коэффициента, учитывающего долю работ, переданных на подряд и др.). При необходимости все расчёты по определению нормативов численности могут выполняться с помощью таблиц.
Расчёты, выполненные на основе рассмотренного подхода, показали потенциальную допустимость постепенного снижения численности персонала электросетевых компаний от 2–3 до 15–20%. Уровень высвобождения персонала может существенно отличаться для различных подразделений (направлений деятельности).
Однако оптимизация численности персонала на энергопредприятиях должна осуществляться крайне осторожно: с учётом реального состояния оборудования и применяемых технологий. Бездумное следование зарубежным рецептам на фоне незнания топ-менеджментом специфики отрасли приведёт к резкому снижению надёжности эксплуатации оборудования, что, к сожалению, и наблюдается в ряде компаний. А это создаёт предпосылки для очередных техногенных катастроф.
Хорошими перспективами обладает подход к управлению численностью персонала компаний ряда отраслей на основе систем массового обслуживания (СМО), в частности n-канальной СМО с ожиданием [10, 11]. Системы массового обслуживания – это такие системы, в которые в случайные моменты времени поступают заявки на обслуживание, при этом поступившие заявки обслуживаются с помощью имеющихся в распоряжении системы каналов обслуживания. При этом появляется возможность прямого непосредственного учёта основных технических и энергоэкономических показателей надёжности электроснабжения [12 ] .
Оперативное планирование численности персонала электросетей (и других типов энергопредприятий) позволяет организовать планирование эксплуатационно-ремонтных затрат на основе математических методов, что повышает точность и обоснованность расчётов [13].
В последнее время активно распространяются системы Business Intelligence (BIсистемы), которые позволяют компаниям превращать данные в информацию, а затем информацию в знания и использовать их для принятия решений.
BI-системы включают следующие элементы [14]:
а) компонент ETL (extraction, transmission, loading) – программные инструменты извлечения, преобразования и загрузки данных;
б) СУБД – система управления базами данных (хранилище данных);
в) компонент анализа OLAP (on-line analytical processing) – обработка информации в реальном режиме времени, включающая составление и динамическую публикацию отчётов и документов. Позволяет оперативно создавать новые аналитические отчёты, которые служат основой для принятия управленческих решений;
г) средства визуализации информации (деловая графика, аналитическая картография, визуализация многомерных данных);
д) Data mining – методы исследования данных, представляющие собой инструменты для обнаружения корреляций, тенденций, связей. При этом используются статистические и математические методы, технологии распознавания образов;
е) кроме того, в BI-системы могут входить следующие средства анализа: пакеты статистического анализа, средства имитационного моделирования, пакеты, использующие технологии нейронных сетей, нечёткой логики, на основе которых можно организовывать процесс управления численностью персонала.
К настоящему времени наука и практика наиболее полно разработали применение именно пакетов статистического анализа для нормирования и управления численностью работников;
ж) компонент, обеспечивающий доступ к данным из Excel.
В качестве примеров BI-систем приведем SAP Business Objects, Oracle Business Intelligence Foundation, Microsoft SQL Server.
В свою очередь, BI-системы могут интегрироваться с ERP-системами (SAP R3, Oracle, BAAN), управляющими бизнес-процессом в реальном времени. К сожалению, системы бизнес-аналитики (Business Intelligence, BI) недостаточно развиты в российских компаниях. Однако в последнее время системы бизнес-аналитики внедрили РЖД, МТС, «Альфа-банк», ОАО «Газпромнефть», ОАО «Совкомфлот», торговая сеть «Л’Этуаль» (использует программу «PolyAnalyst») [15].
Необходимо расширение обоснованного применения математических методов определения нормативов численности персонала в электроэнергетике и других отраслях, так как это позволяет наиболее оперативно реагировать на изменения, происходящие во внутренней и внешней среде компании, что в конечном счёте повышает её конкурентоспособность.
Литература
1. Нормативы численности промышленно-производственного персонала распределительных сетей электрических сетей / ЦОТэнерго. – М., 2004.
2. Нормативы численности промышленно-производственного персонала тепловых электростанций/ЦОТэнерго. – М., 2002.
3. Тимофеев А.В. Управление социально-трудовыми процессами в крупных компаниях топливно-энергетического комплекса России : монография. – М.: ИПКгосслужбы, 2004.
4. Тимофеев А.В. Социально-трудовые аспекты развития промышленных компаний : монография. – М.: Издательский дом «Космос», 2010.
5. Тимофеев А.В. Совершенствование планирования численности персонала – условие развития промышленной компании // Менеджмент в России и за рубежом. – 2007. – № 4. – С. 130–137.
6. Приказ ФСТ России от 6 августа 2004 г. № 20 – э/2 «Об утверждении методических указаний по расчёту регулируемых тарифов и цен на электрическую (тепловую) энергию на розничном (потребительском) рынке».
7. Рекомендации о едином порядке оплаты труда по тарифным ставкам (должностным окладам) работников электроэнергетики с учётом изменений и дополнений от 10 апреля 2008 г. – М., 2008.
8. Общая теория статистики / под ред. О.Э. Башиной, А.А. Спирина. – М., 2002.
9. Мещеряков В.В. Задачи по статистике и регрессивному анализу с Matlab. – М.: Диалог-МИФИ, 2009.
10. Абланская Л.В. Экономико-математическое моделирование : учебник / под общ. ред. И.Н. Дрогобыцкого. – 2-е изд., стереотип. – М.: Издательство «Экзамен», 2006.
11. Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем: учеб. пособие. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2006.
12. Непомнящий В.А., Овсейчук В.А., Епифанцев С.Н. Надёжность в задачах развития, управления и эксплуатации электроэнергетических систем и электрических сетей в условиях рыночных отношений (методы, модели и практика расчётов): учеб.-метод. пособие. – М.: ИПКгосслужбы, 2010.
13. Коллективные формы организации труда и управления / Ю.А. Соколов, В.Р. Окороков, Л.А. Соколова и др. – М.: Энергоатомиздат, 1989.
14. Паклин Н.Б., Орешков В.И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям : учеб. пособие. – 2-е изд., перераб. и доп. – СПб.: Питер, 2010.
15. Ходырев А. Прививка от кризиса // Эксперт. – 2009. – № 47. – С. 52–57. |
