[人力资源管理师论文]如何做好人力资源需求预测

时间:2020-09-01 09:17:55 其他毕业论文 我要投稿

[人力资源管理师论文]如何做好人力资源需求预测

摘要:人力资源规划作为人力资源管理的一个重要环节,其重要性日益显现,人力资源需求预测是人力资源规划的基础,在复杂多变的形式下,如何安排步骤,选择最优方法好人力资源需求预测已成为企业管理的重要课题。

[人力资源管理师论文]如何做好人力资源需求预测

 人力资源对企业而言是一种内生变量,是获取核心竞争力的必备条件。人力资源需求预测是人力资源管理中的一项重要工作,是人力资源规划系统中一个必不可少的环节,其好坏对人力资源规划的成败有决定性作用。因此,企业有必要对人力资源要素的数量和质量做出科学的预测,为人力资源规划的行之有效提供基础。
 一、人力资源需求预测的基本原理与其影响因素
 预测指对未来环境的分析,是在掌握相关信息的基础上,运用哲学、社学、经济学、统计学、数学、计算机、工程技术及经验分析等方法,研究事物未来发展及其运行规律,并对其各要素的变动趋势做出估计描述与分析的一门学科。人力资源预测是指在企业的评估和预言的基础上,对未来一定时期内人力资源状况的假设。人力资源需求预测是指企业为实现既定目标而对未来所需员工数量和种类的估算。
 预测技术的发展源于社会的需求和实践,随着社会经济系统日趋复杂,针对不同的环境及要求,预测理论的研究者提出了大量的方法。这些预测方法都是建立在如下的预测的基本原理之上的,它们是:可知性原理、可能性原理、连续性原理、相似性原理、可控性原理、反馈性原理、系统性原理。
 企业对人力资源的需求取决于对生产、服务的需求。随着企业所处环境动态的变化,企业对人力资源的需求了发生着动态的变化。人力资源需求的影响因素大体可分为三类:企业外部环境、企业内部环境和企业自身员工状况(如表1)。
 表1:人力资源需求的影响因素
企业外部 企业内部 自身状况
经济
社会、政治、法律
技术
竞争者
教育 战略计划
预算
生产和销售预测
新建部门或企业扩张
工作设计
产品质量 退休
辞职
合同终止解聘
死亡
休假
人员流动
 二、人力资源需求预测的程序
 人力资源需求预测是基于企业战略规划,对企业在未来某一特定时期内所需要的人力资源的数量、质量以及结构进行估计。流程如下:

 

 

 

 


 人力资源需求预测包括现实人力资源需求、未来人力资源需求预测和未来流失人力资源需求预测三部分。一般是人力资源部门根据需求部门设计或申明职务说明书,对该所需人员的质量提出素质模型,为人力资源供给预测提供人员数量和质量需求,确保人力资源的供给满足企业战略发展需要(如图1)。具体步骤如下:
 第一、根据企业战略规划,进行人力资源盘点,统计出人员的缺编、超编及是否符合职务资格要求;该统计结论为现实人力资源需求。
 第二、根据工作量的增长情况,确定各部门还需增加的职务及人数,并进行统计;该统计结论为未来人力资源需求。
 第三、对预测期内退休的人员进行统计。
 第四、根据历史数据,对未来可能发生的离职情况进行预测。
 第五、将现实人力资源需求、未来人力资源需求和未来流失人力资源需求汇总,即得企业整体人力资源需求预测。
 第六、结合供给预测进行调整,即得到企业最终人力资源需求预测。
 三、人力资源需求预测的一般方法
 人力资源需求有多种预测方法,它们适用于不同类型的企业。
 (一)定性预测法
 1、经验预测法
 经验预测法是用以往的经验来推测未来的人员需求,是人力资源预测中最简单的方法,适合于较稳定的小型企业。由于不同的管理者的预测可能有所偏差,可以通过多人综合预测或查阅历史记录等方法提高预测的准确度。经验预测法只适合于一定时期内企业的发展状况没有发生方向上变化的情况,对于新的职务,或者工作的方式发生了大的变化的职务,不适合使用经验预测法。
 2、现状规划法
 现状规划法假定当前的职务设置和人员配置是恰当的,并且没有职务空缺,不存在人员总数的`扩充,人员的需求完全取决于人员的退休、离职等情况的发生。人力资源预测就相当于对对人员退休、离职等情况的预测。人员的退休是可以准确预测的;人员的离职包括人员的辞职、辞退、重病(无法工作)等情况,是无法准确预测的。通过对历史资料的统计和比例分析,可以更为准确的预测离职的人数。现状规划法适合于中、短期的人力资源预测。
 3、专家讨论法
 专家讨论法也称为德尔菲法,适合于技术型企业的长期人力资源预测。相关领域的技术专家由于把握技术发展的趋势,所以能更加容易的对该领域的技术人员状况做出预测。为了增加预测的可信度,可以采取二次或多次讨论法。在第一次讨论中,各专家独立拿出自己对技术发展的预测方案,管理人员将这些方案进行整理,编写成企业的技术发展方案。第二次讨论主要是根据企业的技术发展方案来进行人力资源预测。
 这种方法是依靠专家的知识和经验,对未来做出判断性的估计。即可用于预测“渐变式”的发展过程,也可用于预测“跃变式”的变化过程,适用于中期和长期预测。
 4、自下而上法和自上而下法
 自下而上就是从企业组织结构的底层开始的逐步进行预测的方法。具体方法是,先确定企业组织结构中底层的人员预测,然后将各个部门的预测层层向上汇总,最后定出企业人力资源总体预测。由于组织结构底层的员工很难把握企业的发展战略和经营规划等,所以他们无法制定出中长期的人力资源预测。这种自下而上的方法适合于短期人力资源预测。
 自上而下法是指上级管理人员先拟出预测计划,并逐级传达到下级,开展讨论和进行修改,上级听取并集中大家的意见后进行修改总的预测和计划。这种方法适用于短期预测,在组织作总体调整和变化时尤其方便。
 (二)定量预测法
 1、人力资源成本分析预测法
 从成本的角度进行人力资源需求预测被称作人力资源成本分析预测法,公式如下:
 NHR=TB/[VC*(1+ a%*T)]
 公式中的NHR是指示来一段时间内需要的人力资源数量;TB表为未来一段时间内人力资源预算成本总额;VC为目前每人的平均成本,a%为企业计划每年人力资源成本增加的百分比;T为未来计划期的年限。
 2、定员法
 定员法适用于大型企业和历史久远的传统企业。由于企业的技术更新比较缓慢,企业发展思路非常稳定,所以每个职务和人员编制也相对确定。这类企业的人力资源预测可以根据企业人力资源现状来推比出未来的人力资源状况。在实际应用中,有设备定员法、岗位定员法、比例定员法和生产率定员法等几种方式。
 其中生产率定员是基于对员工个人生产效率的分析来进行和一种预测方法。即:
 所需的人力资源=未来的业务量/(目前人均生产率*(1+生产率变化率))。
 这种方法的关键部分是如何预测劳动生产率。如果劳动生产率的增长比较稳定,那么预测就比较方便,使用效果也较佳。劳动生产率预测,可直接用外推预测法;也可以对劳动生产率的增长率使用外推预测。这种方法适用于短期预测。
 3、趋势预测法
 趋势预测法是一种基于统计资料的定量预测方法,主要根据企业历史人员数据来分析它在未来的变化趋势并依此来预测企业在未来某一时期的人力资源需求量。具体又分为简单模型法、简单的单变量预测模型法、复杂的单变量预测模型法。趋势预测法在使用时一般都要假设其他的一切因素都保持不变或者变化的幅度保持一致,往往忽略了循环波动、季节波动和随机波动等因素。
 3、多元回归预测法
 多元回归预测法是一种建立在统计技术上的人力资源需求预测方法。人力资源需求的变化总是与某个或几个因素有关,与趋势预测法不同的是,多元回归预测法不只考虑时间或产量单个因素,还考虑了两个或两个以上因素对人力资源需求的影响。
 多元回归预测法不是单纯的依靠拟合方程、延长趋势线来进行预测,更重视变量之间的因果关系。它运用事物之间的各种因果关系,根据多个自变量的变化来推测各变量的变化,而推测的有效性可通过一些指标来加以控制。
 (三)人力资源需求预测新方法
 1、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的强大的数据处理能力,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,保用IT技术管理人力资源,将人力资源总店和直接总店所需的信息集中在一起,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意念产品的直接工时、当前产品的销售额计划。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。
 2、灰色系统预测模型
 建立模型,把无明显规律的时间序列,经过处理变成有规律的时间序列,得到一组具有很强灰色信息随机性的时间序列,将原时间序列的随机性加以弱化,然后建立一阶单变量微分方程对生成序列进行拟合,从而得到灰色动态模型,并对人力资源进行预测。这种方法不需要很多的历史数据,而且预测的精度也比较高,但是灰色预测要求原始的时间序列具有明显的递增或者递减的特性,而企业人力资源需求递增或者递减的特性不是很明显,这将影响到预测结果的精确度。
 3、神经网络预测模型
 由于现实系统的复杂性,人们在预测时存在着选取模型的困难,使得这些需要对系统运行机理有彻底了解的预测方法的应用受到了很大的限制,因而人们把目光转向了更为常用的只利用现存历史数据去构造模型进而推测未来的预测方法--基于神经网络与非线性动力学理论的预测方法。在非线性时间序列的预测研究中,由于神经网络具有的良好非线性品质、极高的拟合精度、灵活而有效的学习方式、完全分布式的存贮结构以及模型结构的层次性,使它在预测领域受到了极高的重视,得到了广泛的应用。
 四、总结
 人力资源预测是一个复杂的过程,定性方法在中小企业中应用较多,而定量方法在大型企业得到广泛应用;定性方法较适合制定短期计划,而定量方法则在中长期预测中应用较多。企业在进行人力资源需求预测时,选择适合本企业的需求预测方法是最为重要的。

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