企业人力资源需求预测方法的应用研究

企业人力资源需求预测方法的应用研究——以人员比率法和定员定额分析法为例摘要：现在企业的发展竞争，归根接底是成本的竞争，而企业对于人力资源的成本就显得非常重要，然而随着不确定性因素的增加，企业难以进行有效的人力资源需求预测，本文主要对人员比率法和定员定额分析法展开详细的分析，以期待为相关企业的人力资源管理提供一定的借鉴作用。关键词：人力资源需求预测人员比率法定员定额分析法正文：一、人力资源需求预测相关概述（一）人力资源预测的定义人力资源预测就是充分考虑企业内部和外部人力资源现状的背景下，对企业未来时间范围内人员安排和合理配置所作出的相关预测，它主要有三部分内容，人力资源的需求、供给、供需关系三个方面的内容，对于人力资源需求的预测，是整个人力资源预测的重要前提保证，只有人力资源的需求能够准确提出，才能获得对应的供给情况内容。所以本文针对人力资源需求预测展开研究。（二）人力资源需求预测的原理企业人力资源需求预测不仅受企业内部经营状况和现有人力资源的影响，而且受政治、经济、文化、科技、教育等外部因素的影响。这使得企业在人力资源规划和人力资源预测方面更加复杂。此外，在预测企业人力资源需求时，还必须注意企业人力资源开发的规律和特点、企业发展在人力资源开发中的地位和作用以及两者之间的关系，分析影响人力资源开发的相关因素。揭示人力资源开发的总趋势。此外，在人力资源需求预测中，必须掌握定性、定量、时间和概率四个基本要素及其相互关系。人力资源需求预测的定性因素是指在预测前对人力资源开发的性质进行描述性和非定量描述，并对人力资源开发的总体方向和趋势进行初步了解。定性因素是人力资源预测的起点，是企业正确预测人力资源需求的基础。人力资源需求预测的定量因素是指利用特定的数据来描述企业人力资源开发的规模、速度和结构特征，以及对企业人力资源的更具体描述。由于企业人力资源的开发和变化是时间的基本变量，人力资源的数量和结构将随着时间的变化而变化。因此，时间因素是人力资源需求预测中不可缺少的因素之一。在人力资源需求预测中，企业需要对预测对象的实际变化概率（如人力资源的数量和结构）进行估计和预测，即预测对象的变化概率。因此，概率是预测的另一个重要因素。企业人力资源需求。我们对人力资源需求预测的概念的相关研究能够知道，人力资源需求预测是预测学的重要环节部分，所以在展开人力资源需求预测的时候，应该按照预测学的相关理论，即惯性原理和相关性原理展开研究，从而保证预测的内容真实有效。二、人员比率法在企业人力资源预测中的使用分析人员比率法就是采取特有的重要环节和需要的人员数量两者之间的比例来明确定企业人力资源方面的实际需求的办法，这个方法主要是根据以往的情况，对企业未来的经营活动情况然后转为对人力资源方面的需要。过程：一、依据需要预测的人员情况来综合找出关键的内容；二、依据以往的历史数据的情况，然后推算出关键的内容和需要使用人数之间的比例；三、预测出未来关键的内容可能出现的数量四、依据预测出来的关键内容和比例来计算未来需要的人员的数目；我们对于选择关键因素是十分的重要的，这就需要找到影响人员需求的最关键的环节，而且这个因素应该是比较容易测量的数值，另外他还需要和人员的需求有着固定的准确的比例关系。我们通常根据选择关键因素的不一样，把比率分析法分为两大类，一类是生产率，一类是人员结构。生产率的方法：主要就是依据企业的业务量的多少来判断，比如说销售的数量、产品的数量等等，依据这些数据和所需人员的比例关系，能够预测出需要的人员。人员结构的方法：这种方法的关键因素就是企业里面关键岗位需要的人数情况，然后依据这个岗位和其它岗位之间的比例关系，来预测算出需要的人员数量。比如知道关键岗位的人数，然后也知道关键岗位和其它普通岗位之间的比例数值，那么就能够很轻松的算出企业普通岗位各个位置需要的人员数。例子：r=过去的B级人员数量/过去的A级人员数量B级人员数量=所需的A级人员数量×r以公司为例，假设近年来公司的生产率保持不变，比率分析方法用于预测所需人数。本公司2017年基本数据：时间：2017年生产值：53220万美元员工总数：4806人管理人员数量：525人一般人员数量：4281人注：所有数据已经过技术处理。1预测2019年的员工总数，采用生产率分析法，关键因素是产值人均生产率=53220÷4806=11.07根据2013年至2017年的数据，得出回归方程（省略具体过程）：产值=-4925100+2484×年份根据回归方程，预测2019年的产值=-4925100+2484×2019=55320（万美元）预测2019年的员工总数=预测2019年的产值/人均生产率=55320÷11.07=4997（人）2预测2019年管理人员，采用人员结构比率分析法，关键因素是一般人员数量。r=525÷4281=0.123根据2013年至2017年的数据，得出回归方程（省略具体过程）：一般人员数量=-136233.6+69.9×年份根据回归方程，预测2019年一般人员数量=-136233.6+69.9×2019=3916（人）预测2019年经理人数=预测2019年一般工作人员人数×r=3916×0.123=482（人）使用比率分析方法的前提是生产率保持不变。例如，一名工人每月生产800件零件，计划下个月生产8000件零件。但如果由于设备的改进，每个工人的月产量下个月增加到1000个，那么只有8个人就够了。可以看出，如果生产率发生变化，上述方法将不再适用。为了扩大该方法的应用范围，即为了更加现实，可以将生产率变化的影响考虑在公式中以获得公式：计划期末所需员工数量=（规划期间当前业务量+业务增长）/当前人均业务量×（1+生产增长率）由于比率分析假设关键因素和需求者之间的比率保持不变，这只能在较短的时间内实现。因此，这种预测方法最适合短期预测，几乎不适用于中期预测，长期预测也无效。Keyfacts：a.关键因素与预测人数之间应有一个稳定的比例。如果比率关系不稳定或不准确，则不能使用比率分析方法。b.关键因素应易于测量和预测；c.关键因素与预测人数有内在联系，而不仅仅是表面因素；d.当生产力发生变化时，应考虑变化的影响。三、定员定额分析法在企业人力资源需求预测中的使用分析（一）企业定员的要求1.员工管理的实施必须遵循先进合理的原则。一方面，企业管理的实施应考虑当前的组织管理条件。另一方面，必须首先采用先进的生产技术，改进劳动组织形式和生产组织形式。此外，在保证公司安全生产和盈利的前提下，要精简人员，避免人员浪费，提高劳动生产率。2.人员配备管理必须处理人员配备比率科学合理地安排员工比例，提高员工管理水平。其中最重要的是直接生产与非生产的比率。直接生产人员，即生产技术一线工作人员。间接生产人员和直接生产人员从事不同工种和工作的，是指从事服务和管理的人员。传统观念一直影响着企业间接生产人员的比例。因此，公司员工比例的问题应该根据实际情况，根据实际需要，在企业中的员工比例，以达到企业盈利的目的，避免员工浪费的发生。（二）定员的作用企业员工管理的实施主要有以下几个方面：（1）企业人事管理的实施是社会主义企业管理的重要组成部分，符合“各尽所能，按劳分配”的原则。它对推动经济责任制改革和企业管理水平的提高具有重要作用。（2）企业实施人员管理，可为组织计划，劳动力和人员配置提供准确可靠的依据。（3）员工管理的实施减少了人员过多，工作草率和纪律松懈的现象。（三）人力资源定额定员的确定方法公司的人员配置主要包括员工人数，部门数量，职位数量，具体技能和员工比例。公司计算人工等级原则，根据生产工作量确定人数，并根据劳动力配额确定工作量。目前，有几种方法可以确定企业的劳动力等级：1.时间定额定员法不能直接比较不同的工作特性，工作环境和工作类型，采用时间评定法作为一般固定费率法。它具有方便快捷的特点。根据生产计划，员工在固定期间执行的生产任务总量以时间配额表示。因此，该方法广泛应用于各种企业。2.产量定额定员法定量评级方法与时间评级方法基本相同。由于该方法具有较大的限制，因此仅适用于具有单个劳动对象的生产企业。3.看管定额定员法确定额定额定值的方法，也称为设备评级方法，是指确定生产所需的机器和设备的数量。员工人数根据设备数量，使用率，班次，出勤率和工人护理配额确定。它实际上是根据效率评定的，这种方法比较简单，适用性也很广泛。4.岗位定额定员法岗位评级方法基于工作数量，工作量，劳动效率，班次和出勤率。它与产量无关，适用于无法准确计算劳动力配额的大型企业。5.比例定额定员法比例固定率法的原理很简单，即计算某类工作中员工人数的比例，从而估算出其他人员的数量。大多数工作抽样方法用于研究数据的准确性，并且还可以使用经验来确定人员数量。6.业务定额定员法业务评级方法，根据组织结构，工作性质和开展企业固定评级的工作量，应用对象是管理人员和工程技术人员，由于工作范围广泛，使用工作量计算方法是不合适的，因此存在一定的定性成分。结束语人力资源规划的最重要的基础工作就是人力资源需求的预测工作，我们提供一份详实可靠的需求预测内容，能够给予企业未来的发展、企业的战略的制定，打下良好的基础，能够使得企业的人力资源工作更加充分的为实现企业的目标而努力。一个真实可信的预测结果内容，它是建立在科学合理的人力资源需求预测的方法上的。所以本文根据以上的原则，对企业中经常使用的定员人员比率法、定额分析法展开详尽的分析，期待为企业的人力资源规划提供良好的帮助，当然每个企业的情况不同，在使用相关人力资源需求预测方法的同时，要充分的和企业的实际情况相融合，这样才能使得人力资源需求的预测真实可靠有效。参考文献：[1]刘凌云，齐云飞.人力资源需求预测在企业人力资源规划中的应用[J].商场现代化，2018（22）：68-70.[2]常辉芳.浅谈人力资源规划的作用[J].价值工程，2018，37（30）：95-96.[3]王保贤，刘毅.基于灰色BP神经网络模型的人力资源需求预测方法[J].统计与决策，2018，34（16）：181-184.[4]李彦华，杨星宇，刘东霞.基于GBP-Bagging网络模型的产业人力资源需求预测——以山西省战略性新兴产业为例[J].科技管理研究，2018，38（07）