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文档之家› 第七讲 人力资源需求预测(7、8)
第七讲 人力资源需求预测(7、8)
求 自下而上法是先由组织中的每个层次——从最低 层开始——预测其需求,最终汇总得出人员需求 的预测总数 “询问和发现”(p152)
具体步骤是:
1、组织的基层管理人员根据以往的经验将未来一段
时期的活动转为本部门人员的需求增减量,提出本
部门各类人员的需求预测量,提出本部门各类人员
的需求预测量; 2、再由上一级管理层对其所属的部门,进行人力的 估算和平衡; 3、通过层层估算,最后由最高管理层进行人力资源
9026 8236 8109 7738 7621 7325
年份 年出口额 (万元) 年固定资产 投资额(万 元) 员工总数
266
442
382
436
584
根据公司的历史数据,求出回归方程:
浙江省某县“十一五”期间人才需求总量预测 1999-2004年的基础数据
某某县 GDP(亿元)
1999 80.25
2000 90
2001 82.05
2002 92.51
2003 108.07
2004 129.26
教育经费支出 (万元) 科技经费支出 (万元)
4941
5895
8619
10987
14088
19078
302
630
750
662
737
870
人才总量(人) 12300
14500
17000
20000
23590
27050
步骤: 自变量的确定 相关数据收集 回归模型建立 参数估计 检验
某某县 GDP 教育经费支出 (亿元) 科技经费支出 (亿元)
2007 191.7625 0.116 2.595
2010 292 0.143 3.432
人才需求(万人)
?
?
A企业人力资源需求预测案例(上)
根据A企业“十一五”期间的战略规划资料, 查得销售收入、总资产和设备数量2005-2010 年的规划数据,将数据代入回归方程,可得到 2005-2010企业人数的预测结果。
预测结果也不是绝对的,可根据需要进行调整, 并在调整中积累经验,提高准确性。
、
人力资源需求预测的原理: 惯性原理 相关性原理 相似性原理
三、人力资源需求预测的方法
定性预测 定量预测
方法一
定性预测法
(一)自下而上预测法 (又称管理者经验预测法)
原理:每个部门的管理者最了解该部门的人员需
(三)驱动因素预测法
有些与企业本质特性相关的因素主导着企业 活动,从而决定企业的业务量,进而决定人 员的需求量。驱动因素预测法就是要找出这 些驱动因素,并根据这些因素预测人力资源 需求。
步骤: (1)寻找驱动因素;
(2)分析驱动因素和人力资源需求之间的关 系; (3)预测驱动因素的变动;
(4)根据预测的驱动因素影响,预测人力资 源需求。
的规划和决策。
注意: 1、在没有必要采取定量预测方法时,经验预 测法是个不错的选择; 2、了解不同的管理者的预测能力,判断他们 预测的准确性; 3、跟踪分析,不断调整预测。 4、适用于短期预测,并受控于中长期预测。 不适用于长期预测。
(二)德尔菲法
步骤: (1)成立研究小组,将人力资源需求预测设计成若干问题; (2)简明扼要地以调查方式列出预测问题,交给专家讨论 评价;
(3)收回专家意见,统计、归纳结果,将整理好的结果以 匿名形式反馈给各位专家;
(4)在此基础上,专家进行新一轮的回答;
(5)重复第3、4步,直到专家意见趋于一致;
(6)根据专家们的最终预测,制定人力资源需求预测方案。 适用于对人力需求的中 长期趋势预测。
利用德尔菲法进行预测,要注意:
(1)挑选的专家要有代表性。被调查专家要有一定 数量,一般不少于20人,且返回率不低于60%,否 则缺乏广泛性和权威性。 (2)问题表的设计应该措辞准确,不产生歧义,保 证专家都能从同一角度去理解,征询的问题一次不 宜太多。
第八讲
人力资源需求预测
本次专题:
1.什么是人力资源需求预测 2.人力资源需求的影响因素有哪些? 3.人力资源需求预测的方法? 4.人力资源需求预测的操作。
人力资源需求预测作为人力资源战略和规划 的核心内容,是制定人力资源计划,实施培 训与开发方案的基础。它通过估算实现组织 目标所必需的人员配置计划,帮助管理者组 织未来的人力资源需求,指导管理人员思考 未来人员需求及如何满足这些需求
1、一元线性回归预测法
只有一个因变量和一个自变量。一般只有在某
一个因素与人力资源需求量具有高度相关关系的时
候,才运用此方法。在应用一元线性回归方程进行
预测的时候,首先必须预测自变量和因变量之间的
相关系数。分析历史数据,看哪个因素与人力资源
需求高度相关,可以用相关系数评价相关性。
当r绝对值很小时,说明X和Y没有线性相关关 系,不可以用线性回归分析,但不表示它们 之间没有其他关系 ,或许是一种曲线相关关
Y = 390.8 + 41.3×15 = 1010(人)
例2:飞利浦一子公司人力资源需求预测。 原始数据如下表:
表:飞利浦一子公司年末在岗总人数
年份 员工总 数 1999年 2000年 2001年 4098人 4104人 3674人 2002年 2553人 2003年 2276人
请计算:2004年和2005年此公司的人力资源需求量是多少?
这种方法的适用性 如何?
满足两个前提: 1、企业要有历史数据(一般使用过去五年的数 据进行预测); 2、是这些数据要有一定的发展趋势可循。
•
比较简单,只能预测大概走势,作为初步预 测时比较有价值。适合作短期预测。
(二)回归分析法
是指根据数学中的回归原理对人力资源需求 进行预测。
基本思路是:确定与企业中的人力资源数量 和构成高度相关的因素,建立回归方程,然 后根据历史数据,计算出方程系数,确定回 归方程;从而只要得到相关因素的数值,就 可以对人力资源的需求量做出预测。
使用这个方法时要先评价所有变量之间的相关性,用符合条
件的变量设计多元线性回归方程。
多元线性回归方程:
Y=a0+a1x1+a2x2+a3x3+·· nxn ·+a
Y---因变量 X1---自变量一(影响人力资源需求的因素); X2---自变量二;
Xn---自变量n; a0,a1,a2,a3,·· ·an---回归系数
方法二 定量预测法
(一)趋势外推预测法 当时点数列不存在长期趋势和季节性变动时, 采用平滑方法预测; 当时点数列存在长期趋势但不含季节变动时, 宜采用趋势外推方法预测; 当时点数列存在长期趋势和季节变化时宜采用 趋势季节模型方法预测。
趋势外推预测法是指是根据人力资源历史和 现有的资料,随时间变化的趋势具有连续性的 原理,运用数学工具对该序列加以引申,即从 过去延伸至将来,从而达到人力资源的未来发 展状况进行预测的目的。其通用的回归模型可 表示为: y=a+bx
表现出明显的均等趋势时才使用的。
根据历史数据,在坐标轴上绘出散点图;然后根据
图形可以直观地判断拟合哪种趋势线,从而建立相 应的趋势方程; 根据趋势方程可以对未来某一时间的人力资源需求 进行预测。
表1 某企业过去12年的人力资源数量
年度 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 人数 510 480 490 540 570 600 640 720 770 820 840 930
2003 193607 3422
年销售额、 万元 员工总数
2、多元线性回归预测法
一般是由多个主要因素共同决定人力资源需求量,当这些因 素与人力资源需求量直接也是线性关系时,就采用多元线性 回归进行预测。 当同时有几个因素和人力资源需求相关性较高,并且这几个 因素之间的相关性较低时,可以考虑采用多元线性回归法。
第一节
人力资源需求预测
微观层面(企业内部)
企业战略 企业的经营经济环境 社会、政治和法律环境
劳动力市场 技术进步
外部竞争者
企业的管理水平和组织结构 现有人员的素质和流动情况
关于人力资源需求预测:
人力资源需求预测的基本原理是根据过去(经 验或经验模型)推测未来,预测的技术主要是借鉴 社会、行为科学领域常规的经验研究方法。但任何 技术的选择都必须考虑到具体企业面临的现实环境 、能获得的数据、管理风格等。
系。值越接近1,相关性越好,如果分析确定
不是伪相关,可以用线性回归法预测。
根据因变量与自变量之间的关系,可得到一 元线性回归方程。
Y=a+bX
a,b--回归系数
Y—因变量(人力资源需求)
X—自变量(影响人力资源需求的因素)
例1、已知某医院病床数和所需护士数 的历史纪录,如表2—2所示,根据医院的发 展计划,要将床位数增至750个,则那时将 需要多少名护士?
(x是时间变量,y是人员需求数量,a,b是待定值)
步骤:
运用定性方法确定因变量是否适合运用趋势 外推法。如果适合,则搜集y的历史数据,对 其进行初步处理。(画出趋势线) 对y 的历史数据和X进行回归分析,求出a,b, 得到趋势外推模型。 运用趋势外推模型预测y值。
趋势外推预测法是当企业人力资源需求量在时间上
影响人员需求的因素如:
①产量方面的变化 ②所提供服务的变化 ③客户关系方面的变化
④新资本投资
当企业的人力资源需求与某些因素有很明显 的关系时,非常适合用此方法。
驱动因素应该容易预测且可以测量。
基层人员需求与驱动因素的关系显著,而管 理人员与驱动因素的关系模糊,所以这种方 法常常用于预测对操作人员和事务性岗位人 员的需求,而很少用于预测对管理人员和研 究人员的需求。