Алгоритм управления текучестью кадров промышленных предприятий

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Объектом исследования в предлагаемой работе выступает текучесть кадров как социально-экономическое явление, предметом же – построение эффективного алгоритма управления ею в условиях промышленного предприятия. Авторы выявляют природу текучести кадров на уровне анализа причин данного феномена. Текучесть кадров представлена в статье как многогранное социальное явление, имеющее не только сугубо экономико-управленческие, но и психологические и общесоциальные стороны и аспекты. Выработанное на этой основе понимание позволяет сформировать методологический базис для построения эффективного алгоритма минимизации текучести кадров. Особое внимание при этом уделяется расчетно-математическому обоснованию исследуемых процессов и предлагаемых на этой основе решений. Статья сочетает в себе методы теоретического анализа и практического эмпирического исследования. Первые позволяют выявить сущностные, структурные и содержательные аспекты проблематики, в то время как вторые – предложить конкретные расчеты, обосновывающие теоретические постулаты. Построение предложенного алгоритма осуществляется на основе метода абстрагирования, подразумевающее выделение отдельных этапов, обоснование их значимости, а также метода синтеза, подразумевающего соединение этапов в единую эмпирически обоснованную систему. В результате проведенного исследования авторы приходят к выводам, что эффективный алгоритм управления текучестью кадров на промышленном предприятии должен быть разбит на пять взаимосвязанных этапов. К данным этапам относятся определение уровня текучести кадров; определение уровня экономических потерь, вызванных текучестью кадров; определение конкретных причин текучести кадров: определение системы мероприятий, направленных на нормализацию процесса высвобождения рабочей силы, совершенствование процедуры увольнения, преодоление излишнего уровня текучести; определение эффекта от осуществления разработанных мер, совершенствования процедуры увольнения, преодоления излишнего уровня текучести. Указанная алгоритмизация в совокупности с проведением сравнительного анализа издержек на проведение названных мероприятий и потерь из-за излишнего уровня текучести позволяет привести уровень текучести кадров к его естественной норме (3-5 %) позволит сэкономить около 2% годового фонда оплаты труда. Теоретически обоснованный алгоритм в совокупности с представленной расчетной методикой определяют локальную научную и методологическую новизну представленной статьи.

Об авторах

Ольга Николаевна Кутайцева

АНО ВО "Институт экономики и управления в промышленности"

Email: okutaitseva@yandex.ru
доцент; кафедра Экономики;

Дмитрий Николаевич Лаптев

АНО ВО "Институт экономики и управления в промышленности"

Email: d.n.laptev@mail.ru
доцент; кафедра Экономики;

Вадим Александрович Бахметьев

АНО ВО "Институт экономики и управления в промышленности"

Email: bakh@bk.ru
Исполнительный директор;

Список литературы

  1. Сакнова К.В. Проблема текучести кадров в современной России // Актуальные проблемы экономики и управления в XXI веке. 2019. С. 118-121.
  2. Скавитин А. В. Методические подходы к управлению текучестью кадров // Кадры, персонал. 2018. № 6. С. 54-61.
  3. Джавадова Ю.С., Резникова О.С. Текучесть кадров как современная проблема управления персоналом // Современные технологии управления персоналом. 2016. С. 180-183.
  4. Путилова О.В. Проблемы текучести кадров в организации // Общественные и экономические науки. 2019. С. 105-108.
  5. Терегулова Н.Ф. Проблема текучести кадров и пути ее решения // Приоритетные модели общественного развития в эпоху модернизации: экономические, социальные, философские, политические, правовые аспекты. 2016. С. 73-76.
  6. Тимофеева М. А. Текучесть кадров: психологические аспекты // Управление персоналом. 2019. № 7. С. 28.
  7. Павлова Н.В. Удовлетворенность персонала как показатель эффективности кадровой работы // Гуманитарный научный журнал. 2022. № 2. С. 15-22.
  8. Гунин В.К., Лестев Д.В. Текучесть кадров как экономическая проблема: причины и последствия // Экономика и управление: анализ тенденций и перспектив развития. 2014. № 12. С. 43-47.
  9. Безрукова Н.И. Решаем проблемы текучести кадров в автономном учреждении // Руководитель автономного учреждения. 2019. № 2.
  10. Удодова Е.П., Колесников А.В. Проблема текучести кадров и пути ее решения // Нормирование и оплата труда в промышленности. 2021. № 2. С. 56-61.
  11. Жуков Е.Н. Причины текучести кадров на предприятиях малого бизнеса // Экономика и социум. 2023. № 5. С. 1400-1408.
  12. Клочко М.В. К вопросу экономической эффективности инструментов снижения текучести персонала в медицинских организациях // Российский экономический интернет-журнал. 2022. № 4. С. 2-22.
  13. Кузнецова М.Н., Николаев М.В. Текучесть персонала в организациях и пути ее преодоления // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2023. Том 13. № 4А. С. 853-862.
  14. Санталова М.С., Гладилина И.П., Соклакова И.В., Сергеева С.А. Причины текучести кадров в организациях // Cifra. Экономика. 2023. №1(1) С. 1-4.
  15. Espinoza, A., Rojas, E., Rojas, J., Raymundo, C. (2019) Methodology for Reducing Staff Turnover in Service Companies Based on Employer Branding and Talent Management. Proceedings of the 4th Brazilian Technology Symposium, 1, 575-583.
  16. Pascoe, K., Petrescu-Prahova, M., Steinman, L., Bacci, J., Mahorter, S., Belza, B., Weiner, B., (2021) Exploring the impact of workforce turnover on the sustainability of evidence-based programs: A scoping review. Implementation Research and Practice, 2, 1-23.
  17. Sadeghi, A., Alavi, A. (2023) The Relationship between Organizational Happiness and Job Motivation with Turnover Intention of Health Centers Staff. Journal of Social Behavior and Community Health, 1, 6-17.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).