ФЦК представил исследование по оценке производительности труда и эффективности предприятий с учетом отраслевой специфики

Федеральный центр компетенций в сфере производительности труда (ФЦК) представил исследование «Подходы к оценке производительности труда и эффективности деятельности предприятий и организаций».

Исследование проведено совместно с ведущей международной аудиторско-консалтинговой компанией KPMG.

В ходе исследования были рассмотрены методы измерения производительности в секторах  экономики, предприятия которых вовлечены в реализацию национального проекта «Производительность труда и поддержка занятости», а именно: обрабатывающие производства,  строительство, сельское хозяйство, транспортировка и хранение, жилищно-коммунальное  хозяйство.

Основные показатели исследуемых отраслей

Основные показатели исследуемых отраслей

Для каждого сектора был проанализирован российский и международный опыт измерения  эффективности деятельности, проведен сравнительных анализ используемых показателей. По итогам анализа были сформированы наборы показателей для каждого сектора, которые были  апробированы с руководством предприятий.

Пример показателей модели общей факторной производительности для обрабатывающих производств

Пример показателей модели общей факторной производительности для обрабатывающих производств

Предполагается, что приведенные рекомендации позволят руководителям улучшить мониторинг и уровень производительности труда компаний, что положительно повлияет на рост ВВП России.

На макроуровне мониторинг показателей позволит отслеживать ситуацию с производительностью труда предприятий в России с учетом отраслевой специфики, а не в виде отношения добавленной  стоимости к затратам человеческих ресурсов (количество отработанных часов), как это делается сейчас на национальном уровне.

Сформированные по итогам анализа перечни показателей и методы расчета представленные в презентации на 112 станицах можно скачать на сайте ФЦК (в разделе «База знаний»).

Алгоритм Новости

Публикую статьи и новости. Задавайте нам вопросы, отправляйте пожелания и рекомендации по адресу mail@algoritminfo.ru

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Авторизация
*
*
Регистрация
*
*
*
Вы должны согласиться
Генерация пароля