如何进行人员需求的分析.doc

（三）工作方法：如何进行人员需求的预测人力资源需求预测的方法分两类：直觉方法和数学方法。1.人力资源需求预测定性方法（1）经验预测法。它是利用现有的情报和资料，根据有关人员的经验，结合本企业的特点，对公司人力资源需求加以预测。这种根据以往的经验进行预测的方法，简便易行。有些组织常采用这种方法做预测。例如，组织认为车间里一个管理者（如工头）管理10个员工最佳，因此依据将来生产员工增加数就可以预测管理者（如工头）的需求量。又例如，依照经验，一个员工每天可以加工10件上衣，则若要扩大生产规模即可按产量（如上衣件数）计算出员工的需求量。运用这种方法，还可以计算出有关方面的预报数。经验预测法可以采用“自下而上”和“自上而下”两种方式,“自下而上”就是由直线部门的经理向自己的上级主管提出用人要求和建议，征得上级主管的同意；“自上而下”的预测方式就是由公司经理先拟定出公司总体的用人目标和建议，然后由各级部门自行确定用人计划。最好是将“自下而上”与“自上而下”两种方式结合起来运用：先由公司提出人力资源需求的指导性建议，再由各部门按公司指导性建议的要求，会同人事部门、工艺技术部门、员工培训部门确定具体人力资源需求；同时，由人事部门汇总确定全公司的人力资源需求，最后将形成的人力资源需求预测交由公司经理审批。（2）描述法是指人力资源计划人员可以通过对本企业组织在未来某一时期的有关因素的变化进行描述或假设,预测人力资源需求量。由于这是假定性的描述，因此人力资源需求就有几种备择方案，目的是适应和应付环境与因素的变化。这种方法不适合长期预测。（3）德尔菲法德尔菲法又叫专家评估法或专家决策术德尔菲法是专家们对影响组织某一领域发展的看法达成一致意见的结构化方法，是一种定性预测技术。德尔菲法的过程：一般采用问卷调查的方式，听取专家们对企业未来人力资源需求量的分析评估，并通过多次重复，最终达成一致意见。德尔菲法既可用于企业整体人力资源需求量预测，也可用来预测部门人力资源需求。一般分四个步骤进行：提出预测目标和要求，确定专家组，准备有关资料，征求专家意见。这里的专家不是学者意义上的，而是对所研究的问题有深入了解的人员，可以来自组织内部，也可以来自组织外部，可以是管理人员，也可以是普通员工，可以是高层经理，也可以是基层的管理人员。简明扼要地以调查表方式列出预测问题，（问题一般25个为宜），交付专家评价（各专家在背靠背、互不通气的情况下回答预测问题），然后由预测组织统计整理；修改预测结果，充分考虑有关专家的意见；（将归纳结果再次邮寄回各专家各专家结合归纳结果重新考虑并回答预测问题，并再次寄回组织者再次梳理、归纳，并再寄回。如此反复，经过34次的反馈，专家的意见将趋于集中。）进行最后预测，在第三轮统计资料的基础上，请专家们提出最后意见及根据。此方法的优点是避免了人际关系、群体压力，以及难以将专家在同一时间、同一地点集中的缺点；适用于短期（常为一年内）的预测问题。（4）现状规划法人力资源现状规划法是一咱最简单的预测方法，较易操作。它是假定企业保持原有的生产和生产技术不变，则企业的人资源也应处于相对稳定状态，即企业目前各种人员的配备比例和人员的总数将完全能适应预测规划期内人力资源的需要。在此预测方法中，人力资源规划人员所要做的工作是测算出在规划期内有哪些岗位上的人员将得到晋升、降职、退休或调出本组织，再准备调动人员去弥补就行了。（5）分合性预测法分保性预测方法是一种常用的预测方法，它采取先分后合的形势。这种方法的第一步是企业组织要求下属各个部门、单位根据各自的生产任务、技术设备等变化的情况对本单位将来对各种人员的需求进行综合预测，在此基础上，把下属各部门的的预测数进行综合平衡，从中预测出整个组织将来某一时期内对各种人员的需求总数。这种方法要求在人事部门或专职人力资源规划人员的指导下进行，下属各级管理人员能充分发挥在人力资源预测规划中的作用。2.人力资源需求预测定量方法（1）转化比率法转化比率法的方法目的是将企业的业务量转换为人力的需求。人力资源预测中的转化比率法是：首先根据组织企业生产任务（或业务量）估计组织所需要的一线生产人员的数量，然后根据这一数量来估计其他辅助人员的数量。转化比率法假定组织的劳动生产率是不变的，员工数量= 目前的业务量 目前人均业务量例如：某学院2006年有在校生1500人，在2007年计划招生增加150人，目前平均每个教师承担15名学生的工作量，生产率不变，那么2007年该学院需要多少教师？X=1650/15=110人如果考虑到劳动生产率的变化对员工的需求的影响，可以使用下面的员工总量需求预测方法。其计算公式为：计划期末需要的员工数量=目前的业务量+计划期业务的增长量目前人均业务量*（1+生产率的增长率）例如：某洗衣机生产公司在2006年的年产量为10000台，基层生产员工为200人，在2007年计划增产5000台，估计生产率的增长为0.2，假设该公司的福利良好，基层人员不流失，那么，在2007年该公司至少应招聘多少名基层生产人员？2007年该公司需要的基层生产人员数=10000+5000/10000/200*（1+0.2）=2502007年该公司需要招聘的基层生产人员数=250-200=50需要指出的是，这种预测方法存在两个缺陷：一是进行估计时需要对计划期的业务增长量、目前的人均增长量和生产率的增长率进行精确的估计；二是这种方法只考虑了员工需求的总量，没有说明其中不同类别员工的需求差异。（2）人员比率法采用人员比率法，首先应计算企业历史上关键业务指标（如技术人员与管理人员）的比例，然后根据可预见的变量计算出所需的各类人员数量。这种方法假设，过去的人员数量与配置是完全合理的，而且生产率不变，其应用范围有较大的局限性。某公司是一家中型企业，其产品在国内市场上销售量占30%以上。公司多年的实践证明，公司的销售额与公司的员工总人数之间有着高度相关的正比例关系，2002年，公司的销售、人员情况如表1-1所示。根据以前的销售额和初步的预测，公司估计2003年的销售额为6300万元。1-1某公司的销售情况统计表年度销售额（万元）员工人数（人）2002560012002003（预测）6300公司各类人员的比例从1999年至今变化不大，而且，根据预测，在未来10年中基本上保持这一比例不变。表1-2所显示的是从事各岗位工作的员工人数。 1-2 2002年公司各类员工分布情况统计表人员分类高层管理人员中层管理人员主管人员生产人员总数数量（人）1002003006001200问题：（1）根据以上的数据，计算在2003年，公司的员工总数要达到多少才能完成预期的销售额？（2）公司内各类员工的数量会有哪些变化？参考答案：（1）假设到2003年该公司的员工总人数达到M，才能实现预期的销售额。根据条件，可列比例等式方程：5600：6300=1200M。解方程可得：M=1350（人）。（2）由2002年的员工分布情况表可知，该公司各种员工的人员比例为，高层管理人员：中层管理人员：主管人员：生产人员=1：2：3：6。根据案例中的信息，此比例保持不变，那么，到2003年，各种员工的人数分别为：人员分类高层管理人员中层管理人员主管人员生产人员总数数量（人）112.5225337.56751350所以，高层管理人员要增加12（或是13）人，中层管理人员要增加25人，主管人员增加38（或37）人，生产人员增加75人。（3）回归分析法。回归分析方法是根据数学中的回归原理对人力资源需求进行预测，最简单的回归是趋势回归。即只根据整个企业或企业中的各个部门在过去员工数量的变动趋势来对未来的人力资源需求做出预测。（4）劳动定额法劳动定额是对劳动者在单位时间内应完成的工作量的规定。在已知企业计划任务总量及制定了科学合理的劳动定额的基础上，运用劳动定额法能较准确预测企业人力需求量，其公式为：N=W/Q（1+R）N人力资源需求量W企业计划期任务总量Q企业定额标准R计划期劳动生产率变动系数R=R1+R2-R3R1表示企业技术进步引起的劳动生产率提高系数R2表示经验积累导致的生产率提高系数R3表示由于劳动生产率及其因素引起的生产率降低系数。（5）计算机模拟法随着计算机技术的飞速发展，人力资源管理的信息化趋势越来越明显。运用计算机技术来完成人力资源需求预测在很大程度上依靠计算机强大的数据处理能力，以其代替人来完成上述方法中的计算。计算机模拟法是进行人力资源需求预测各种方法中最为复杂的一种方法，也是相对比较准确的方法。这种方法是在计算机中运用各种复杂的数字模型对在各种情况下企业组织人员的数量和配置运转情况进行模拟测试，从模拟测试中得出各种人力资源需求的方案以供组织选择。一些企业已经在组织内部开发出了完善的人力资源信息系统，使用IT技术管理人力资源，将人力资源部门和直线部门所需的信息集中在一起，实现互联与共享，建立起综合的计算机预测系统。在这一系统中需要保存的信息包括生产单位产品的直接工时、当前产品系列的销售额计划。通过这两者可以初步确定直接生产人员的人数，从而确定企业内部人力资源需求。但是有一点要注意，使用定量方法时自变量选择要正确，量化过程要正确，预测后要检验其可信度。各种组织的规模和所处环境不尽一致，人力资源需求预测方法也有墓异。但是预测这项工作总是要做的，而且大部分组织都是在这种预测的基础上制定人力资源规划的。制定短期规划可以选择一些较为简单的方法，而制定中长期规划则可以选择一些较为复杂的方法。参考 /edit/UploadFile/20104/201045104059657.doc（四）工作案例工作案例分析某课题组一直对一个沿海地区的外贸行业的人力资源需求量进行定性研究。经过长期的定性研究，课题组发现，外贸行业的人力资源需求量的增长与该地区的国内生产总值、外贸商品存储量和消费量的变动有着某种联系，换句话说，该沿海地区的国内生产总值、商品存储量和消费量对该地区外贸行业的用人需求有一定的影响，但影响的具体的强弱程度还没有定量的估计。外贸商品存储量和消费量发生变化，会导致沿海的外贸单位进行人力资源方面的调整，引起外贸单位增加（或减少）自己的外贸方面的人力资源，这是对该案例进行统计分析的基础。课题组在研究过程中，搜集了一系列相关的指标对应的数据，如表1所示。表1 某沿海地区经济数据与外贸行业人力资源需求数据统计表（自变量单位均为亿元，因变量单位为千人）年份(年)国内生产总值外贸商品年度存储量外贸商品年度总消费量外贸行业人力资源需求量1997149.34.2108.115.91998161.24.1114.816.41999171.53.1123.219.02000175.53.1126.919.12001180.81.1132.118.82002190.72.2137.720.42003202.12.1146.022.72004212.45.6154.126.52005226.15.0162.328.12006231.95.1164.327.62007239.00.7167.626.32008 (预计值)246.00175.5?2009 (预计值)253.33.0183.6?2010(预计值)261.21.6195.1?（一）设定相关变量：因变量是该地区外贸行业人力资源需求数量(y)，自变量是对人力资源数量产生影响的因素，包括：国内生产总值x1、商品储存量x2、商品消费量x3、自变量数量p=3、样本容量为n=11，满足多元回归条件np。（二）变量相关性分析主成分分析方法适用于原始变量（x1、x2、x3）之间相关性较强的情况，如果原始变量的数据之间相关性不强，主成分法将无法进行适当的降维，失去原有的意义。原始变量的相关系数大于0.3时，主成分分析的效果比较明显。所以要对原始变量进行相关性分析。各变量数据如表1所示，用统计软件进行相关性分析，输出结果显示：x1和x3之间的相关系数为0.997，x2和x3之间的相关系数为0.036，x1和x2之间的相关系数为0.026，x1和x3之间有很强的相关性，满足使用主成分法的前提条件。（三）主成分分析运用统计软件对表1的数据进行主成分分析，得到了主成分（a、b）与原始变量（x1、x2、x3）的函数关系：a=0.999x1+0.062x2+0.999x3; b=-0.036x1+0.998x2-0.026x3由此数据推导出一组新的数据，如表2所示表2 主成分对应数据表yab15.9257.4-3.9916.4275.98-4.719294.6-6.2819.1302.29-6.5218.8312.66-8.8520.4328.21-8.2522.7347.88-8.9826.5366.48-6.0628.1388.32-7.3727.6396.12-7.5326.3406.24-12.26可以得出由主成分（a、b）作为自变量的方程Y=-9.03+0.106a+0.607b（四）模型方程的显著性和自相关性检验对得到的方程Y=-9.03+0.106a+0.607b进行显著性检验和自相关性检验（由统计软件进行）。显著性检验的目的是检验出模型方程的因变量（人力资源需求量）和自变量（国内生产总值、商品总储存量、商品总消费量）是否有显著的相关关系。从输出结果可以看出，由主成分组成的自变量与因变量（人力资源需求量）有显著关系，如果用来进行预测的话准确率比较高。表3 回归预测结果表年份（年）x1x2x3y预测值预测值下限预测值下限1997149.3 4.2108.1 15.9 15.814.317.31998161.2 4.1114.8 16.4 17.315.918.81999171.5 3.1123.2 19.0 18.316.919.72000175.5 3.1126.9 19.1 1917.620.42001180.8 1.1132.1 18.8 18.717.220.22002190.7 2.2137.7 20.4 20.719.322.12003202.1 2.1146.0 22.7 22.320.923.82004212.4 5.6154.1 26.5 26.124.627.62005226.1 5.0162.3 28.1 27.626.129.12006231.9 5.1164.3 27.6 28.326.829.82007239.0 0.7167.6 26.3 26.524.928.22008 (预计值)246.0 0.0175.5 27.425.629.22009 (预计值)253.3 3.0183.6 30.62932.22010(预计值)261.2 1.6195.1 31.429.733.2自相关性指模型方程中不同时间的变量的误差项之间有相关关系，换句话说，就是一个变量的不同时段的两个数值之间具有某种关联性。它产生的原因可能是由于经济社会指标等变量具有一定的滞后影响，如人力资源需求量、国内生产总值、商品消费量、商品存储量等指标，前期的状况会对后期的状况产生必然的影响，在整个时间序列中产生出具有一定规律的波动。如果这个波动出现将违反回归分析的基本假设，它将导致前面进行的显著性检验失效，造成我们的模型方程反映的是虚假的回归关系。从输出结果可以推导出一个变量不同时段的两个样本的数值之间不具有关联性，该模型不具自相关性。（五）进行预测经过前面的各种检验，模型被验证为是可靠的，我们将使用它来预测该地区的2008、2009、2010年三年的外贸行业人力资源需求情况。使用95%的置信区间来预测2008年、2009年、2010年的人力资源需求的可能范围。我们先要将主成分方程变为原始变量方程的形式：y=-9.03+0.106a+0.607b=-9.03+0.106*(0.999x1+0.062x2+0.999x3)+0.607*(-0.036x1+0.998x2-0.026x3)=-9.03+0.106*0.999x1+0.106*0.062x2+0.106*0.999x3-0.607*0.036x1+0.607*0.998x2-0.607*0.026x3=-9.03+0.084x1+0.612x2+0.09x3预测结果及误差如表3所示：由最后得出的表3可以看出，从1997年到2007年这11年来，人力资源需求量的预测值一直围绕当年实际的人力资源需要量（y）上下波动。同时，表3还给出了预测值的上限和下限，1997年到2007年这11年的预测值刚好就在预测值上限和预测值下限之间，表明本文用主成分回归方法得出的模型方程的预测比较准确。2008、2009、2010年这3年的预测值也将在这3年的预测值上下限之间围绕预测值波动。（五）提出问题以及解决方式如何预测人力资源规划中的工作人力资源规划是一个预测与分析的过程，而整体的人力资源规划的制定，人力资源的预测工作是一个最为重要的环节。 所谓预测是指对未来环境的分析。人力资源预测则是指在对企业过往的人力资源情况及现状评估的基础上，对未来一定时期内人力资源状况的一种假设。其预测有需求预测和供给预测两种情况。所谓需求预测是指企业为实现企业战略目标而对未来所需员工数量和种类的估算；而供给预测则是指企业内部人力资源的调配能力以及企业外部人力资源供给状况的分析。 企业生命周期不同阶段对人力资源预测的影响 根据企业发展的生命周期中的不同阶段，在对人力资源进行预测的时候有不同的策略和不同的要求，同时也要考虑在不同的阶段可能影响人力资源的不同因素。可以说在企业生命周期的各个阶段，企业的人力资源供需始终处在不同的状态，也就是说供需平衡的状况是很少的，而供需的矛盾却是经常的。 在企业的初创和成长期，需要招聘大量的人员，人力资源的需求量很大，人力资源供给不足，这个时期需要做好人力资源供给的分析工作；在企业的转型期，人力资源的供需矛盾不是很突出，这时需要考虑企业内部人力资源供给的能力分析，做好内部的岗位转换等调配工作，充分做好工作量的分析工作，使岗位的供需状况趋于平衡；在企业的稳定发展阶段，由于内部存在着退休、离职、晋升等问题，内部冗员开始增多，人力资源需求严重不足，这个时期需要做好人力资源的需求分析工作，以确保这些冗员的安置工作，从而能够保障企业度过难关；在企业的再造期，企业已经成功转型，对人力资源的规划处在一个较为理性的阶段，人力资源供给与需求的矛盾尽管仍处在矛盾的状况下，但由