De la gestion des ressources humaines face à la gestion de la masse salariale dans une entreprise minière (cas de Kamoto copper company s.a)

IV.3. LA CORRELATION ENTRE LES DEUX GESTIONS

La gestion de MS et celle de la RH va de pair en paire parce que toutes deux dépendent de la production due à l'entreprise. En cas d'une chute de la production la masse salariale diminue et la gestion des ressources humaines réduit son effectif, dans le cas contraire c'est-à-dire, lorsqu'il y a augmentation de la production elles augmentent encore ensemble.

Tableau N°15 : De la corrélation entre la MS et la GRH (effectif).

Année	Masse Salariale	Gestion des RH (effectif)
2015	172.198.600	4.500
2016	86.099.300	2.500
2017	258.297.900	4.500
2018	258.297.900	4.500
2019	258.297.900	4.500

Source : GRH système KCC

Ici nous avons le tableau des données chiffrées de nos deux gestions sous-examen celles des masses salariales et des effectifs desdifférentes années.

IV.3.1. La corrélation desgraphiques de la masse salariale et de l'effectif

Les deux graphiques ci-dessus nous fait voir la corrélation qui a entre l'effectif et la gestion de la masse salariale de 2015 à 2019, une légère différence se fait remarquée entre les deux du fait qu'après la chute due à la production de 2016 qui avait obligée l'entreprise à diminuée son effectif, cette dernière a recourue au recrutement remettant son personnel au même effectif que celui de 2015 bien que sa masse salariale soit plus élevée que celle-ci.Au lieu de recruter un personnel plus que celui de 2015, l'entreprise a optée pour l'augmentation des heures de prestation et revoir à la hausse le salaire de son personnel.

NB : la gestion de la masse salariale consiste donc à la fois à faire la gestion financière et la gestion du personnel.

IV.3.2 La régression linéaire simple

Tableau N°16 de Modèle :

N°	X	Y	Y-	X-	Yi(X- )	X(X- )	(X- )^2	(X- ) (Y- )
1	4,5	172198,6	-34 439,72	0,4	68 879,44	1,8	0,16	-13 775,90
2	2,5	86099,3	-120 539,02	-1,6	-137 758,88	-4	2,56	192 862,43
3	4,5	258 297,9	51 659,58	0,4	103 319,16	1,8	0,16	20 663,83
4	4,5	258 297,9	51 659,58	0,4	103 319,16	1,8	0,16	20 663,83
5	4,5	258 297,9	51 659,58	0,4	103 319,16	1,8	0,16	20 663,83
?	20,5	1 033 191,6	0	0	241 078,04	3,2	3,2	241 078,04

Source : conception personnelle

=

a)

b)

c)

v

Tableau N°17 : suitede Modèle :

N°		Y-	(Y- )^2	(Y- )/	(Y- )^2		^2
1	236 773,08	-64574,5	4 169 866 050	-1,5	1 186 094 314	30 137,76	908 103 760,26
2	86 099,3	0	0	0	14 529 655 342,56	-120 539,02	14 529 655 342,56
3	236 773,08	21524,8	463 317 015	0,50	2 668 712 205,78	30 137,76	908 103 760,26
4	236 773,08	21524,8	463 317 015	0,50	2 668 712 205,78	30 137,76	908 103 760,26
5	236 773,08	21524,8	463 317 015	0,50	2 668 712 205,78	30 137,76	908 103 760,26
?	1 033 191,62		5 559 817 095	0	23 721 886 274		18 162 070 384

Source : conception personnelle

Coefficient de correction : L'effectif et la MS sont en corrélation à 88%. C'est-à-dire que nous avons un bon modèle estimatif.

Le coefficient de détermination (R²) vaut 77%. Alors 77% de la variabilité de la masse salariale estexpliquée par l'effectif.

Test d'hypothèse : le modèle est-il globalement significatif ?

Le principe : si Fisher calculé est supérieur au Fisher Théorique on rejette l'hypothèse nulle.

H₀ : le modèle n'est pas globalement significatif.

H₁ : le modèle est globalement significatif.

Fisher theories (2,3) = 9,55

Fisher calculé=

Puisque le Fisher Calculé est à supérieur Fisher Théorique, on rejette l'hypothèse initiale et donc le modèle est globalement significatif. Ceci implique que l'effectif a une influence sur la masse salariale.

Tableau N°18 : d'ANOVA

Source de variation	Somme de carré	Degré de liberté	Carré moyen
Régression	18 162 070 384	1	18 162 070 384
Résiduelle	5 559 817 085	3	1 853 272 365
Total	23 721 886 274	4	5 930 471 569

Source : conception personnelle

Le tableau d'analyse de la variance se présente de la manière décrite ci-haut, nous avons la somme de carré due à la régression qui correspond à ² et vaut/18 162 070 384, son degré de liberté est de 1. Ensuite nous avons la somme de carré résiduelle (? ) 5 559 817 085, son degré de liberté est de 3 et enfin nous avons la somme de carré total de 23 721 886 274 avec comme degré de liberté 4.