Elementi di demografia

applicata alle aziende

Prof. Giuseppe De BartoloDipartimento di Economia e Statistica

a.a.2009-2010

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Considerazioni introduttive

• La demografia può essere un utile strumento perconseguire importanti obiettivi nella gestione dellerisorse umane

• Le popolazioni aziendali presentano caratteristichesimili alle popolazioni vere e proprie

• L’analisi di tali caratteristiche è il primo passo per lagestione e pianificazione delle risorse umane e per laprevisione delle future esigenze dell’azienda.

• A tale analisi va affiancato anche l’esame dei fattoriche determinano i cambiamenti nella struttura dellapopolazione aziendale, tra cui particolare rilevanzaassume il fenomeno del turnover.

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Demografia e Gestione

Risorse UmaneAlcuni degli obiettivi più specifici del contributo della

demografia alla gestione delle risorse umane sono:

• adattamento delle strategie di gestione delle risorse umane in azienda ai cambiamenti demografici;

• studio dei fenomeni aziendali (turnover, performance, propensione all’innovazione) tramite lo studio della composizione della forza lavoro secondo età e sesso;

• previsione delle conseguenze delle strategie decisionali aziendali su ammontare e composizione del personale d’azienda (problemi di esubero del personale).

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Analogie tra le popolazioni umane e

quelle aziendali

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Alcune misure per la G.R.U.

• Wastage

• Turnover

• Indice di stabilità (LSI e CLSI)

• Ecc.

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Il fenomeno del turnover

• Wastage = perdita di risorse umane aziendali

non rimpiazzata (dimissioni volontarie, pen-

sionamenti, licenziamenti, morti)

• Turnover = perdita di risorse umane aziendali

rimpiazzata (promozioni, trasfe-rimenti, ecc.)

• Importanza dello studio del turnover =

senza un’analisi delle perdite, le strategie del-

le assunzioni, del training, delle promozioni

sono impossibili da conseguire.

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Alcune caratteristiche del turnover

• diminuisce all’aumentare del periodo di

servizio prestato;

• è più alto per il sesso femminile;

• diminuisce con l’aumentare della qualificazione;

• decresce con l’età.

Quindi, è un fenomeno complesso, legato in

maniera diretta alle caratteristiche

demografiche del collettivo aziendale.

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Il concetto di “similarità”

• I tratti demografici dei lavoratori di un’azienda (sesso,età, lunghezza del servizio, istruzione, ecc.) possonoavere un impatto sul loro livello di similarità edinfluenzare la loro coesione e integrazione socialenell’ambito dell’azienda stessa.

• L’eterogeneità si traduce in bassi livelli diintegrazione sociale o di attaccamento al gruppo(paradigma della similarità/attrazione).

• Similarità interazione, legami d’amicizia,integrazione sociale,

job satisfaction, ….

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Processi fondamentali che possono

causare il turnover (Bowey, 1974)

1. stipendio più elevato (pull);

2. avanzamento di carriera (pull);

3. opportunità di lavoro alternative (pull);

4. tensioni e conflitti interpersonali all’interno dell’organizzazione (push);

5 riduzione dello staff decisa dal management (push);

6. insoddisfazione lavorativa (push);

7. perdita di nuove reclute “instabili” (neutrale);

8. pressione derivante dalla diminuzione del lavoro (push);

9. pressione derivante dal cambiamento degli incarichi (push);

10. possibilità di ricoprire ruoli alternativi (pull).

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Alcune misure del turnover

• tasso grezzo di turnover-wastage = rapporto tra ilnumero di lavoratori che lasciano durante un datoperiodo, sovente l’anno solare, e il numero medio dilavoratori presenti nel medesimo intervallo

• tassi specifici di turnover = misura che viene calcolataper settore aziendale, per categoria di lavoro, per età, persesso, per lunghezza di servizio e per motivazioni

• altre misure:

▪ durata (o vita) mediana di servizio;

▪ la lunghezza media del servizio degli assunti;

▪ proporzione dei sopravviventi dopo un anno diassunzione.

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Tasso grezzo di turnover – 1

• È dato dal rapporto tra il numero di coloro che lasciano l’azienda in un determinato periodo ed il numero medio di lavoratori presenti in azienda nel periodo considerato.

• Generalmente questo indice va riferito ad un anno di calendario, ma, in alcuni casi, viene calcolato ogni mese ottenendo così il “tasso grezzo mobile di turnover”, che, posto su di un grafico, consente di osservare le variazioni annuali del fenomeno.

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Se indichiamo con:

- α il numero dei lavoratori a inizio anno

- β il numero dei lavoratori a fine anno

- γ il numero dei lavoratori assunti

avremo che il

e, conseguentemente, il

Tasso grezzo di turnover= (α +γ-β)/2

Tasso grezzo di turnover – 2

Tasso grezzo di turnover

Il più delle volte l’indice fa riferimento ad un

anno di calendario

in alcuni casi invece viene calcolato in sui

dati dei dodici mesi precedenti e questo

viene fatto ogni mese

si ottiene così un tasso (grezzo) mobile di

turnover

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Tasso grezzo di turnover• Esempio:

• Se all’inizio dell’anno un’azienda ha in forza 110 lavoratori e alla fine

dell’anno i lavoratori sono 90, ne consegue che coloro i quali hanno

lasciato l’azienda nel corso dell’anno sono stati 20. Essendo il

numero medio di lavoratori pari a (110+90)/2=100

di conseguenza l’indice di turnover è del 20%.

Supponiamo che nel corso dell’anno siano stati assunti 10 lavoratori e

che il numero dei lavoratori sia rimasto invariato, ne segue che

coloro che lasciano l’azienda sono 110+10-90=30, mentre il tasso

di turnover è 30/100= 30%

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Tasso grezzo di turnover• Vediamo ora un esempio che mette in evidenza la debolezza di

questo indice.

• Consideriamo i dati di due aziende:

• ______________________________________________

• Dipartimento Azienda 1 Azienda 2

• _________________________________________________________

• Numero medio di lavoratori 1117 382

• Abbandoni 98 65

• Indice di turnover (abbandoni) 8,8% 17,3%

• Durata media di servizio 5 anni 7 anni

• __________________________________________________________________

• Fonte: Bramham, 1978

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Tasso grezzo di turnover• Dal confronto dei tassi grezzi sembrerebbe che l’azienda 1 sia più

stabile dell’azienda 2. Questa relazione s’inverte se si osserva che

l’azienda 1 ha una durata media di servizio di 5 anni, mentre la 2 di 7.

Tale discrepanza è dovuta al fatto che un fattore importante che

influisce sul turnover è la lunghezza di servizio di ciascuna unità di

forza lavoro: più in particolare la probabilità di abbandono si riduce

all’aumentare della lunghezza di servizio.

• In realtà è accaduto che nell’azienda 2 è stato assunto un numero

notevole di lavoratori, con la conseguenza che la distribuzione del

personale secondo la lunghezza di servizio ha registrato un

ingrossamento nei valori più bassi del servizio. E siccome sono

proprio coloro che hanno poco servizio ad abbandonare, questo

spiega perché il tasso grezzo di turnover dell’azienda 2 è più elevato.

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• Il tasso grezzo di turnover essendo sensibile ai cambiamenti di

struttura della lunghezza di servizio, non è un buon indicatore per

predire le perdite future. Per capire ed interpretare il wastage il

manager deve guardare alla lunghezza di servizio.

• A riprova di ciò ricordiamo che il medesimo valore dell’indice può

essere ottenuto in situazioni aziendali completamente opposte.

• Supponiamo che un’azienda abbia 10 lavoratori di cui 9 lasciato e

vengono rimpiazzati da altrettanti lavoratori. In questo caso 9 sono

glia abbandoni e il wastage è del 90%.

• Se invece un lavoratore lascia ed è rimpiazzato nove volte, in

questo caso il turnover è sempre del 90%.

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• I problemi che queste due aziende hanno sono completamente

differenti..

• Nel primo caso la gran parte dei lavoratori sono coinvolti nel

fenomeno

• Nel secondo caso la maggioranza dei lavoratori non è interessata al

fenomeno, ma l’azienda ha difficoltà a trattenere i nuovi lavoratori

• Nel primo caso sarà forse necessaria una radicale ristrutturazione

dell’organizzazione

• Nel secondo caso vi è certamente un problema di reclutamento.

• A difesa dell’indice vi è il fatto che esso è facilmente calcolabile e che

in una situazione di stabilità della forza lavoro può essere utilmente

impiegato.

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L’indice di stabilità

• Per superare le difficoltà prima indicate può esser calcolato unindice di stabilità come rapporto tra il numero di lavoratori con unoo più anni di servizio per il numero di lavoratori occupati un annoprima.

• Riprendendo l’esempio precedente, nel caso in cui su 10 lavoratori 9abbandonano nel corso dell’anno e siano sostituiti, l’indice diturnover è 90%, mentre l’indice di stabilità è del 10%.

• Nel secondo caso se su 10 lavoratori 1 lascia e nel corso dell’annoviene rimpiazzato 9 volte, allora l’indice di turnover è sempre del90% mentre l’indice di stabilità è questa volta del 90%.

• Le due aziende hanno dunque manifestamente modelli di wastagedifferenti in presenza del medesimo indice di turnover.

• Vantaggi = permette di superare le distorsioni del tassogrezzo di turnover

• Limiti = è possibile che due aziende abbiano ilmedesimo valore dell’indice nel breve periodo mapresentino strutture completamente differenti delladistribuzione dei lavoratori per lunghezza di servizio .

• Utilità della curva di stabilità

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• Una buona previsione dei tassi di abbandoni consente di

poter esercitare un certo controllo. Senza questa

conoscenza non vi è alcuna possibilità di modificare i

tassi di uscita

• Non sempre però un’alta propensione ad abbandonare è

un segno di cattivo management infatti le entrate e le

uscite da una azienda costituiscono due aspetti del

modo con cui un’organizzazione mantiene rapporti

flessibili con il suo ambiente.

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• In letteratura in quasi tutti i casi studiati la propensione ad uscire da

una organizzazione è correlata alla lunghezza di servizio: i lavoratori

con pochi servizi hanno una più forte propensione ad abbandonare

rispetto a coloro che invece hanno un servizio più lungo. Questa

variabile potrebbe essere descritta attraverso il calcola dei quozienti

specifici di turnover. Mettendo su un grafico i quozienti specifici di

turnover si ha curva che ha un massimo in corrispondenza dei valori

bassi di servizio e diminuisce all’aumentare della lunghezza del

servizio medesimo

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• La circostanza che i tassi specifici di turnover abbiano in

genere un andamento come quello indicato facilita certe

scelte aziendali.

• Così se una azienda vuole ottenere una struttura più

stabile non rimpiazzerà coloro che escono i quali in

genere hanno un’anzianità di servizio non molta elevata.

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• Quando la dimensione della forza lavoro è relativamente

costante e l’organizzazione esiste da un po’ di tempo la

distribuzione della forza lavoro di un gruppo secondo la

lunghezza di servizio sarà relativamente simile da un

anno all’altro.

• In questo caso il numero di abbandoni di un determinato

anno può rappresentare una soddisfacente previsione

del numero atteso dell’anno seguente

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Distribuzione dei quozienti specifici di turnover

secondo la lunghezza di servizio

• Fx

0 5 10 15 20 25 30

lunghezza di servizio (anni)

25

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Length of Service Index (LSI) – 1

Figure 1. Stability curve of an unstable firm

Source: Bowey: 1974

27

Length of Service Index (LSI)

– 2Figure 2. Stability curve of a very stable firm

Source: Bowey: 1974

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Cumulative length of Service Index (CLSI) - 1

Figure 3

Source: Bowey: 1969

Figure 4

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dove Lnrappresenta

l’area tratteggiata e

nxN l’area del rettangolo

ABND.

Cumulative length of Service Index (CLSI) - 2

Figure 5

Source: Bowey: 1969

100 NnLCLSI n

• L’analisi per generazione ci consente di superare le difficoltà che

abbiamo visto per la previsione del turnover.

• COORTE = persone che effettuano lo stesso lavoro, che hanno la

stessa responsabilità e che sono assunte nello stesso periodo

• Le variabili che sono prese in considerazione in genere sono: età,

qualificazione, periodo di entrata

• Coorti successive possono essere riunite in una unica grande coorte.

Per esempio: per i dirigenti un anno di calendario sembrerebbe una

buona unità di tempo; per i lavoratori pagati a ora il trimestre ( o anche

il mese).

• Naturalmente per effettuare un’analisi per generazione le informazioni

riguardanti le coorti dovranno essere conservate per almeno la

lunghezza massima di servizio.

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Numero di assunti 491

Lunghezza

diNumero di Abbandoni

Soprav

viventiCurva di

servizio

(mesi)abbandoni cumulati sopravvivenza %

O O O 491 100

1 46 46 445 : 90.6

2 37 83 408 83.1

3 23 106 385 78,4

4 25 131 360 73.3

5 19 150 341 ' 69,5

6 12 162 329 67,0

7 13 175 316 64,4

8 7 182 309 62.9

9 8 190 301 61,3

lO 2 192 299 60.9

Il 9 201 290 59,1

12 7 208 283 57,6

13 4 212 279 56.8

14 3 215 276 56,2

15 6 221 270 55,0

16 l 222 269 54,8

17 2 224 268 54,4

18 6 230 263 53,2

Fonte: Bramham, 1978

• Come si vede inizialmente gli occupati erano 491; dopo l mese 46 persone hanno abbandonato, per cui alla fine del primo mese è sopravvivente il 90,6% del gruppo originale. Dopo 2 mesi altri 37 hanno abbandonato e così i sopravviventi alla fine del secondo mese si sono ridotti all'83,1 % e così via. Con questi elementi si può costruire la curva di sopravvivenza qui raffigurata.

• Nei due grafici precedenti le linee tratteggiate indicano i valori che si prevedono per il futuro; nel caso qui esaminato il contingente iniziale di 491 lavoratori dovrebbe ridursi a 329 dopo 6 mesi e a 283 dopo un anno. Questo tipo di analisi dà al manager informazioni preziose sul futuro livello della manodopera, informazioni che possono essere utilizzate sia per valutare costi futuri sia per decidere sulle assunzioni o accertare bisogni di formazione della manodopera.

• La rappresentazione della curva del wastage permette di calcolare facilmente alcuni indici di posizione, come la durata (o vita) mediana di servizio, le cui caratteristiche sono qui di seguito indicate.

• Dà una misura della stabilità che può essere confrontata in quanto non è influenzata da recenti assunzioni ed è facile da calcolare

• Può essere usata come guida per decidere le assunzioni eventuali. Per esempio se 10 laureati di un certo livello sono richiesti in quattro anni di tempo e se la vita mediana dei laureati è di quattro anni, segue che oggi sarà necessario assumere 20 laureati

• La vita mediana varia a seconda del

tipo di occupazione. Per esempio è

stato trovato che per un gruppo poco

stabile come quello degli operai la vita

mediana è di pochi mesi; per un gruppo

di laureati di una azienda di gas è stata

osservata invece una vita mediana di 4

anni.

• Oltre alla mediana, altre misure

sintetiche alternative al tasso grezzo di

turnover sono:

• -la lunghezza media di servizio degli

assunti

• -la proporzione dei sopravviventi dopo

un anno di assunzione

• Nell’analisi longitudinale sorgono alcuni

problemi. Quando il turnover è lento

(dirigenti) potrebbe essere necessario un

tempo notevole perché possa essere

individuata una curva di sopravvivenza,

pertanto la lunghezza del tempo potrebbe

invalidare la previsione

Analisi per contemporanei del

turnover• L’analisi per contemporanei consente di

superare alcune difficoltà sottolineate in precedenza.

• Questa analisi richiede la conoscenza:

• -del numero dei lavoratori presenti all’inizio e alla fine del periodo, classificati secondo la lunghezza del servizio

• .del numero di uscenti durante tale periodo anch’essi classificati per durata di servizio

• Con questo metodo si ottiene parimenti la curva di stabilità, simile a quella costruita in una coorte

• Con l’analisi per contemporanei i risultati

sono disponibili in tempi brevi e inoltre, per

il fatto che si impiegano dati recenti, la

curva di stabilità sarà più accurata e la sua

qualità predittiva molto buona perché nel

breve periodo i cambiamenti esterni

risultano essere meno intensi.

• Con in dati che abbiamo è possibile calcolare

dei quozienti specifici di wastage. Questi

quozienti esprimono la così detta forza di

separazione, misura che in certo senso dà la

propensione ad uscire da una data classe di

servizio.

• Per ottenere un indice sintetico comparabile si potrebbe fare la somma dei quozienti specifici di wastage (standardizzazione diretta).

• Ma è altresì possibile ottenere un indice comparabile di wastage anche se si conosce il numero complessivo degli eventi (uscenti ) in un dato intervallo e la struttura dei lavoratori classificati secondo la lunghezza di servizio.

• In questo caso, utilizzando una struttura standard di quozienti specifici, si potrebbe calcolare un indica comparabile rapportando gli eventi complessivi agli eventi teorici che si otterrebbero in quella azienda se la propensione ad uscire fosse quella standard (standardizzazione indiretta)

• Calcolati i quozienti specifici di wastage, si

potrebbe passare alle probabilità di

wastage con la nota formula di

trasformazione, supponendo la uniforme

distribuzione delle uscite. Da qui, con i

metodi già noti in demografia, si può

ottenere la tavola di sopravvivenza.

• La forza di separazione si indica con Fi= Li/Ni in cui Li rappresenta il numero di uscenti con durata di servizio i e Ni il numero medio di lavoratori con durata di servizio i.

• Com’è noto Ni possono essere visti anche come numero medio di anni vissuti prima di uscire da parte dei lavoratori sopravviventi all’inizio del periodo nell’ipotesi dell’uniforme distribuzione delle uscite nel dato intervallo

• Di conseguenza la forza di separazione Fi può

essere anche scritta:

• Fi=Li/(Siwi-1/2 Liwi) in cui Si indica il numero di

sopravviventi all’inizio del periodo i, con wi la

durata (in anni) dell’intervallo di servizio ½ il

tempo medio di servizio trascorso pima di uscire.

• Dividendo numeratore e denominatore per Si ed

indicando la probabilità di abbandono con Qi si ha

• Fi=2Qi/wi(2-Qi)

• Da cui segue che la probabilità di

sopravvivenza Pi alla fine del periodo di

servizio i è

• Pi=1-Qi=(2-Fiwi)/(2+Fiwi)

• Le probabilità Pi consentono di ricostruire la funzione di sopravvivenza. Infatti Pi, nel caso in cui la radice della tavola sia =1, rappresenta anche il numero dei sopravviventi alla fine del primo anno dui servizio; P1P2 il numero dei sopravviventi dopo due anni di servizio ecc. In questo modo è possibile ottenere la curva di sopravvivenza in funzione della forza di separazione.

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Riflessioni conclusive

• Nel campo della demografia aziendale, lo studio delturnover è stato, fino ad oggi, poco esplorato.

• Esiste un legame inscindibile tra demografia emanagement della forza lavoro: alcuni fattoridemografici influiscono in maniera forte sul turnoveraziendale

• Vi è una relazione tra omogeneità/eterogeneitàdemografica e turnover: tanto più è elevato il grado disimilarità tra i membri che compongonoun’organizzazione, tanto minore sarà lamanifestazione del fenomeno.

• Le misure utilizzate per lo studio del turnoverpresentano un certo grado di somiglianza con quelleutilizzate per lo studio delle popolazioni umane.