Качественные факторы
характеризуют внутренние свойства, особенности и признаки изучаемых объектов. Например, качественным фактором является жирность молока, производительность труда, качество продукции и т. д.Если же имеется несколько количественных и несколько качественных показателей, то сначала следует изменить величину факторов первого уровня подчинения, а потом более низкого.
По иерархии факторы делятся на факторы первого, второго, третьего уровня и т. д. Факторами первого уровня являются факторы, которые непосредственно влияют на результативный показатель. Факторы, которые влияют на результативный показатель косвенно, через факторы первого уровня, являются факторами более низкого уровня (второго, третьего и т. д.).
Алгоритм расчета способом абсолютных разниц для двух-факторной мультипликативной модели выглядит следующим образом:
Х=A*B; ΔХА=ΔА*Б0; ΔХБ =А1*АБ.
Сумма этих величин (ΔХА и ΔХБ) должна быть тождественна разности между X1 и Х0. Как видно, происходит последовательная замена базисных значений факторов на их абсолютные отклонения, а на следующем этапе — на фактическую величину этих факторов.
Рассмотрим алгоритм расчета на конкретном примере.
Годовой объем производства предприятия зависит от среднегодовой численности рабочих (Ч) и среднегодовой выработки одного рабочего (В). Составляется двухфактор-ная мультипликативная модель, где численность рабочих — это количественный фактор, и поэтому в модели он идет первым, а выработка — качественный фактор, и он находится за количественным.
ОП=Ч*В.
Данные, которые мы будем использовать, занесены в табл. 5.
Таблица 5. Данные для расчета
|
Показатели |
Запланированное значение |
Фактическое значение |
|
Объем производства, тыс. руб. |
5000 |
6210 |
|
Среднегодовая численность рабочих, чел. |
25 |
27 |
|
Среднегодовая выработка одного рабочего, тыс. руб. |
200 |
230 |
Итак, на первом шаге нам нужно рассчитать абсолютные приросты (изменения) факторов.
ΔЧ=27-25 = 2; ΔВ = 230 - 200 = 30.
Второй шаг. Находим влияние первого фактора на величину результативного показателя. В нашем случае — как изменится объем производства в случае, если численность рабочих увеличится на два человека. Мы должны заменить значение первого фактора величиной его абсолютного отклонения. Все факторы, которые находятся в модели справа от него, имеют плановые значения. В нашем примере такой фактор только один — среднегодовая выработка одного рабочего.
ΔОП(Ч) = ΔЧфакт *Вплан ;
ΔОП(Ч) = 2-200 = 400.
Вывод: увеличение среднегодовой численности рабочих на 2 человека привело к тому, что объем производства увеличился на 400 тыс. руб.
Третий шаг. Мы продолжаем последовательно рассматривать факторы в нашей модели. Теперь находим влияние второго фактора на величину результативного показателя. В нашем случае — как изменится объем производства в случае, если увеличится среднегодовая выработка одного рабочего (на 30 тыс. руб.). Мы должны заменить значение второго фактора величиной его абсолютного отклонения. Все факторы, которые находятся в модели справа от него, имеют плановые значения, все факторы которые находятся слева — фактические. В нашей модели слева от среднегодовой выработки находится численность рабочих, справа — ничего, так как это двух-факторная модель.
ΔОП(В) = Чфакт * DВ;
ΔОП(В) = 27 -30 = 810.
Вывод: увеличение среднегодовой выработки одного рабочего привело к увеличению объема производства на 810 тыс. руб.
Четвертый шаг. Проверка. Алгебраическая сумма влияния факторов при использовании данного метода обязательно должна быть равна общему приросту результативного
показателя. Отсутствие такого равенства свидетельствует о допущенных ошибках в расчетах.
ОПфакт -ОПпл =6210-5000-1210;
ΔОП(Ч) + ΔОП (В) = 400 + 810 - 1210.
Сделанные нами расчеты верны.
Аналогично проводятся расчеты для других допустимых видов моделей.
Недостаток метода состоит в образовании неразложимого остатка, который прибавляется к величине влияния последнего фактора. Это приводит к снижению точности расчетов. Избежать этого позволит применение интегрального метода факторного анализа.