Suomalaisten organisaatioiden taloustunnuslukudata on kytketty Pron jäsentietoihin. Data mahdollistaa Pron jäsenten työpaikkojen (y-tunnustaso) talouskuvan tuottamisen ajassa (2018-). Talousdata ei ole kattava suhteessa Pron jäsenrekisterin y-tunnuslistaan, etenkin Pron finanssi- ja julkinen sektori ovat puutteellisesti edustettuja. Aikasarjoissa rahamääräiset luvut ovat inflaatiokorjattuja (ellei toisin mainita), joten esim. ao. vuoden nimellinen liikevaihto (LV) on muutettu reaaliseksi liikevaihdoksi. Inflaatio, siis hintatason vuosimuutos, pienentää nimellisiä raha-arvoja. Pron jäsentiedot ovat yleenä vuotta tuoreempia, esim. toimialan työttömyysaste on työttömyysaste vuotta myöhemmin kuin toimialan taloustunnuslukutieto.
Yleisempää toimialojen ym. työn (L) ja pääoman (K) dataa:
Linkki LK-analyysisivustolle
Yllä kuvassa on y-tunnustasolla sopimusalaryhmän keskimääräistä kuvaa. Y-tunnusdata on otos, alemmassa kuvassa on Pron jäsenmäärän mukaan otosaineiston suurimpia organisaatioita. Joiltakin aloilta on paljon puuttuvia työantajia, erityisesti finanssi ja julkinen sektori on huonosti datapeitetty. Talousmittareiden vuosimuutoksia on painotettu Pron jäsenmäärällä, joten kuvaaja kertoo Pron jäsenten organisaatioiden yleiskuvaa. Esimerkiksi Nokia, joka on liikevaihdon ja henkilöstömäärän mukaan suuryritys, on kuvassa vähäisellä painolla. Vuoden 2018 data on epätarkempi, tähän vuoteen liittyviä tuloksia ei kannata analysoida liian tarkasti.
Pron jäsenmäärän osalta suurimpia organisaatioita, joista on saatavilla taloustunnusdataa, Pron jäsensuurimmat organisaatiot ja talousmittarit (avaa uuteen ikkunaan).
Käyttöliittymä, josta näkee miten Pron sopimusalaryhmät poikkeavat L/K -> LV muodostumisessa (avaa yo. kuva omaan ikkunaan)
Käyttöliittymä, josta näkee miten Pron sopimusalat (yksittäiset koodit) poikkeavat L/K -> LV muodostumisessa (avaa yo. kuva omaan ikkunaan)
Yllä kuvassa on y-tunnustasolla TOL-luokan keskimääräistä kuvaa. Y-tunnusdata on otos, alemmassa kuvassa on Pron jäsenmäärän mukaan otosaineiston suurimpia organisaatioita. Joiltakin aloilta on paljon puuttuvia työantajia, erityisesti finanssi ja julkinen sektori on huonosti datapeitetty. Talousmittareiden vuosimuutoksia on painotettu Pron jäsenmäärällä, joten kuvaaja kertoo Pron jäsenten organisaatioiden yleiskuvaa. Esimerkiksi Nokia, joka on liikevaihdon ja henkilöstömäärän mukaan suuryritys, on kuvassa vähäisellä painolla. Vuoden 2018 data on epätarkempi, tähän vuoteen liittyviä tuloksia ei kannata analysoida liian tarkasti.
Alla voit tutkia talousdatan mittareita toimialaryhmityksen mukaan. Data on Pron jäsenkunnan painotus suomalaisiin organisaatioihin. Data ei sisällä ulkomaisia organisaatioita.
Yksi kiinnostava kysymys on, mitkä taloudelliset tekijät ennustavat
parhaiten sitä, miten tilastollisesti todennäköisesti
Pron jäsenen y-tunnustyöpaikka kuuluu tiettyyn toimialaan?
Todennäköisyyttä selitetään joukolla taustatekijöitä, joiden nimet alla olevassa
toimialatodennäköisyysmallien tulosten graafisessa käyttöliittymässä (avaa uuteen ikkunaan),
ovat oikeassa laidassa LV, miesten osuus Pron jäsenistöstä (PROMIES), Pron jäsenten keski-ikä
(PROIKA), y-tunnuksen alueellinen sijainti (vs. muut alueet kuin erikseen valitut),
henkilöstökustannukset / hlöstö jne. Graafin vaaka-akselilla on taustatekijän
tilastollinen vaikutus (tietyllä standardoidulla kerroinasteikolla) .
Positiivinen luku lisää toimialatodennäköisyyttä ja negatiivinen vähentää.
Pystyakselilla taas on Pron jäsenmäärä toimialalla. Mitä ylempänä vaikutuskerroin on ja
mitä suurempi on vaikutuskertoimen poikkeama nollasta (suuntaan tai toiseen), sitä
merkittävämpi taustatekijän rooli on tietyn toimialan ennustamisessa.
Graafissa kyse on etsiä kuvan selittäjäjoukon keskuudesta parhaat selittäjät, jotka
profiloivat toimialatodennäköisyyttä. Mallinnuksessa tarkoitus on löytää
kullekin toimialalle tyypillsiä taustatekijöitä, jotka erottavat toimialaa
keskimääräisestä. Esimerkiksi jos toimialaan liittyy positiivinen yhteys LV (liikevaihdon
kanssa), niin tämä tarkoittaa, että toimialan organisaatiot (y-tunnukset) ovat
keskimääräistä suuremman liikevaihdon organisaatioita.
Graafissa voit tutkia vain yhden taustatekijän osittaisvaikutusta kaikkiin toimialoihin. Tämä onnistuu kovaklikkaamalla kuvan oikean laidan tiettyä tekijää esim. "PROIKA" (muiden vaikutustekijöiden pallukat häipyvät kuvasta). Graafissa on Pron jäsenmäärän ja selittävien tekijöiden osalta kaikkein tärkeimmät korrelaatiot suhteessa toimialan esiintymistodnnäköisyyteen. Jos tiettyä toimialaa ei löydy, niin valittu taustatekijä ei vaikuta toimialaan erityisellä tavalla (analyysissa on käytetty tilastollista mallinvalinta-algortmia, vain SIJAINTI ja HLOKESKIM (organisaation henkilöstömäärä) ovat mukana jokaisessa mallissa (toisaalta eivät välttämättä omaa tilastollisesti vahvaa korrelaatiota). Graafia voi myös zoomata ja rajata hiirellä pienempään osaan.
Yksittäisten toimialojen profilointimallien
graafisessa käyttöliittymässä (avaa uuteen ikkunaan),
voit tuplaklikata tietyn kymmenistä toimialoista ja katsoa, mitkä
taustatekijät vähentävät/lisäävät toimialan osuutta.
Parametrien selityslogiikka on sama kuin aiemmassa mallissa, tarkastelukulma
tässä yhdestä toimialasta eri selittäjiin.
Tutkitaan "klassista" panostuotosmallia, jossa tuotos (tässä liikevaihto) on
funktio työvoimasta (tässä henkilöstömäärä) ja pääomasta (tässä sidottu pääoma =
oma pääoma + korolliset velat), eli
LIIKEVAIHTO = f(HENKILÖSTÖMÄÄRÄ,PÄÄOMA).
Kiinnostavaa on verrata, kumpi tuotannontekijöistä, henkilöstä vai pääoma, ratkaisee
enemmän liikevaihdon kasvussa (molempia toki tarvitaan).
Mallissa on lisäksi taustamuuttujana organisaation Pron luottamushenkilöverkoston taso.
Data koskee vuosia 2018-2021. Tilastollinen mallinnus tehdään vuosimuutosten avulla,
joka antaa vahvemman pohjan kausaalipäättelyyn.
Kuvan perusteella klassinen työvoiman ja pääoman malli on:
TUOTOS = 0.4*TYOVOIMA + 0.07*PÄÄOMA + 0.24*(TYOVOIMA*PÄÄOMA) .
Työvoimalla on selvästi suurin vaikutus liikevaihdon kasvuun,
pääoma vaikuttaa lähinnä työvoiman kanssa yhdessä (ihminen on siis
välttämätön liikevaihdon kannalta).
Mielenkiintoista on myös, että sekä Pron LM- että TSV-verkosto lisäävät
organisaatioiden liikevaihdon kasvun tasoa.
Kuvan alimpana vuosikasvutekijän pylväs
kertoo, että datan perusteella tietty pohjakasvu on
ollut noin 0.25 % vuodessa (siis 1 vuoden muutos -> 0.25% muutos).
Mallissa on myös tutkittu, millä Pron sopimusaloilla työvoiman ja liikevaihdon kasvu on keskimääräistä suurempi tai pienempi. Seuraavat kaksi graafia ovat pelkästään alojen keskinäisiä vertailuja suhteessa alojen keskiarvoon (nollakohta).
Yllä olevan kuvan perusteella henkilöstömäärän ja liikevaihdon sidos on (ollut) keskimääräistä voimakkaampaa lentoaloilla, teollisuuden pienemmillä aloilla, teknologiateollisuudesa, elintarvikealalla ja yliopistoissa. Lentoalojen havaintoa korostaa korona-aika (tilastollisessa tutkimuksessa muuttujien arvojen iso vaihtelu lisää datan informaatiota-arvoa). Keskimääräistä pienempi yhteys ilmenee etenkin energia-, rahapeli- ja vaatetusteollisuudessa. Negatiivisen vaikutuksen aloille näyttää siis olevan ominaista, että henkilöstömäärän muutos ei vaikuta vahvasti organisaation liikevaihdon muutokseen, liikevaihdolla on muita syytekijöitä.
Katsotaan vielä vastaavasti, miten pääoman muutos vaikuttaa liikevaihtoon Pron sopimusaloilla, pylväät ovat poikkeamia alojen keskimääräisestä.
Kuvasta nähdään, että pääoman vaikutukset sopimusalaryhmittäin poikkeavat varsin paljon vastaavista henkilömäärien vaikutuksista. Esimerkiksi rahapelialalle sidotun pääoman merkitys liikevaihdossa nyt alavertailussa positiivinen.
Pääkomponenttianalyysin tuloksia...
Mitä henkilöstökulut / henkilö tarkoittaa? Tunnusluku kertoo yrityksen henkilöstön keskimääräisen palkkasumman (sis. eläke- ja henkilösivukulut). Tunnusluvusta voidaan laskea joko vuosittainen tai kuukausittainen arvo. Laskusääntö Henkilöstökulut / henkilö, vuodessa = Henkilöstökulut (12 kk) / Henkilöstön määrä keskimäärin Henkilöstökulut / henkilö, kuukaudessa = Henkilöstökulut (12 kk) / 13 / henkilöstön määrä keskimäärin
Mitä henkilöstökulut / henkilö tarkoittaa? Tunnusluku kertoo yrityksen henkilöstön keskimääräisen palkkasumman (sis. eläke- ja henkilösivukulut). Tunnusluvusta voidaan laskea joko vuosittainen tai kuukausittainen arvo. henkilöstökulut/henkilö
Laskusääntö: Henkilöstökulut / henkilö, vuodessa = Henkilöstökulut (12 kk) / Henkilöstön määrä keskimäärin Henkilöstökulut / henkilö, kuukaudessa = Henkilöstökulut (12 kk) / 13 / henkilöstön määrä keskimäärin