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管理咨询师考试材料分析:人力资源需求预测方法

中华考试网   2017-08-24 17:40:05   【

管理咨询师考试材料分析:人力资源需求预测方法

  第四章 人力资源管理咨询

  【材料】人力资源需求预测方法

  人力资源需求预测方法分为定性方法与定量方法。其中,定性方法主要包括现状规划法、经验预测法、分合性预测法、德尔菲法;定量方法主要包括统计预测法、劳动定额法、多元回归预测法。

  1.现状规划法

  现状规划法是一种最简单的预测方法,较易操作。它是假定企业保持原有的生产规模和生产技术不变,那么,企业的人力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。

  采用此预测方法,人力资源规划者所要做的工作就是测算出在规划期内有哪些人员或岗位上的人将晋升、降职、退休或调出本组织。这种方法适用于短期人力资源规划预测。

  2.经验预测法

  经验预测法是企业根据以往的经验对人力资源进行预测的方法,简便易行。

  现在不少企业采用这种方法来预测本组织对将来某段时期内人力资源的需求。例如,依照经验,一个员工每天可以加工10件上衣,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测数。

  企业在有人员流动的情况下,比如晋升、降职、退休或调出等,可以采用与人力资源现状规划结合的方法来制定用人规划。经验预测法是根据以往的经验来进行预测,预测的效果受经验的影响较大。因此,保留企业历史的档案并采用多人集合的经验,可减少误差。这种方法适用于技术稳定的企业的中、短期人力资源预测。

  3.分合性预测法

  分合性预测法是一种较常用的预测方法,它采取先分后合的形式。

  这种方法的第一步是企业要求下属各个部门、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预测,在此基础上,把下属各部门的预测数进行综合平衡,从中预测出企业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者的指导下进行,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。此方法仅适用于企业中、短期的预测规划,在企业进行总体调整和变化时尤其方便。

  4.德尔菲法

  德尔菲法又名专家会议预测法,比较适合于长期预测。

  德尔菲法分几轮进行,第一轮,要求专家以书面形式提出各自对企业人力资源需求的预测结果,在预测过程中,专家之间不能互相讨论或交换意见;

  第二轮,将专家的预测结果收集起来进行综合,再将综合的结果通知各位专家,以进行下一轮的预测。

  反复几次,直至得出大家都认可的结论。因此,通过这种方法得出的是专家们对某一问题的看法达成的一致结果。

  参与预测的专家可以是企业中各个部门、职位的员工,也可以是外部的专业人士,他们的专家身份的取得完全取决于他们对于影响企业人力资源因素的了解程度,如果达到了企业要求,就可以被确认为专家。

  5.统计预测法

  统计预测法是运用数理统计方法,依据企业目前和预测期的经济指标及若干相关因素,作数学计算,得出员工需求量。

  在这类方法中,采用较普遍的是比例趋势分析法和经济计量模型法:

  (1)比例趋势分析法。运用这种方法,通过研究历史统计资料中的各种比例关系,如管理人员与工人之间的比例关系等,考虑未来情况的变化,估计预测期内的比例关系,从而预测来来各类员工的需求量。这种方法简单易行,关键在于历史资料的准确性和对未来情况变化的估计准确性。

  (2)经济计量模型法。这种方法是先将企业的员工需求量与影响需求量的主要因素之间的关系用数学模型的形式表示出来,依此模型及主要因素变量,预测企业的员工需求。这种方法比较复杂,一般只在管理基础比较好、规模比较大的企业里运用。

  6.劳动定额法

  劳动定额是对劳动者在单位时间内应完成工作量的规定。

  在已知企业计划任务总量以及制定了科学合理的劳动定额的基础上,运用劳动定额法能准确预测企业人力资源需求量,公式为:

  n=w/q(1+r),其中:n表示人力资源需求量,w表示企业计划期任务总量,q表示定额标准,r表示计划期劳动生产率变动系数,r=r1+r2-r3,r1表示因技术进步引起的劳动生产率提高系数,r2表示因经验积累导致生产率提高系数,r3表示因劳动者及某些原因导致生产率降低系数。

  7.多元回归预测法

  多元回归预测法同样是一种建立在统计技术上的人力资源需求预测方法。它不只考虑时间或产量等单个因素,还考虑了两个或两个以上因素对人力资源需求的影响。

  多元回归预测法不单纯依靠拟合方程、延长趋势线来进行预测,它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因变量的变化,而推测的有效性可通过一些指标来加以控制。

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