企業(yè)人力資源需求預(yù)測(cè)的影響因素及實(shí)現(xiàn)策略

企業(yè)人力資源需求預(yù)測(cè)的影響因素及實(shí)現(xiàn)策略

一、預(yù)測(cè)設(shè)備和技術(shù)路線去年，作者在一家機(jī)械制造公司（以下簡稱a公司）進(jìn)行了六個(gè)月的企業(yè)人力資源規(guī)劃，并制定了一項(xiàng)特別研究。該項(xiàng)目研究是從企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營特點(diǎn)出發(fā),對(duì)未來5年企業(yè)總?cè)藬?shù)及內(nèi)部專業(yè)技術(shù)、經(jīng)營管理和專門技能等各類人員的變化情況作出預(yù)測(cè)。筆者根據(jù)被預(yù)測(cè)對(duì)象的生產(chǎn)經(jīng)營和技術(shù)組織的諸多特點(diǎn),以各種人員需求預(yù)測(cè)的一般方法為基礎(chǔ),提出了各類人員需求預(yù)測(cè)的基本思路和技術(shù)路線。在對(duì)專門技能人員的需求量進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),為了提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,將工作定額分析法與其他傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法相結(jié)合,使該項(xiàng)目預(yù)測(cè)獲得了令人滿意的結(jié)果。項(xiàng)目預(yù)測(cè)應(yīng)當(dāng)具備以下三個(gè)前提:(一)專門技能人員崗位的基本情況在對(duì)人員進(jìn)行需求預(yù)測(cè)之前,首先要對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象即相關(guān)人員的范疇作出界定,對(duì)同一個(gè)整體內(nèi)各個(gè)部門所屬的人員要有明確的分類,如果界定不清晰,則預(yù)測(cè)沒有意義;其次要了解預(yù)測(cè)對(duì)象所處的環(huán)境,包括企業(yè)內(nèi)生產(chǎn)技術(shù)組織條件,企業(yè)外部社會(huì)、政治與經(jīng)濟(jì)環(huán)境等;最后,要熟悉預(yù)測(cè)對(duì)象的特點(diǎn),了解其自身變化的特性。專門技能人員有其自身的特點(diǎn):一是從長期來看,專門技能人員總量與企業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)產(chǎn)量或所提供服務(wù)的總量,存在著一定的比例關(guān)系;二是生產(chǎn)部門內(nèi)各個(gè)工種、崗位之間存在一定的比例關(guān)系;三是許多工種的工人數(shù)量與設(shè)備數(shù)量存在一定的比例關(guān)系;四是從企業(yè)內(nèi)部來看,管理人員、技術(shù)人員與專門技能人員之間也存在一定的比例關(guān)系。在被調(diào)查的A企業(yè)三大類人員中,專門技能人員所占比例最大,占到65%以上。為了研究方便,筆者將專門技能人員分為5個(gè)中類,即基本操作工、裝配試驗(yàn)工、檢驗(yàn)工、維修工以及各種輔助工,并將其中基本操作工分成23個(gè)小類(具體類別見表4),表1是五類工種(崗位)人員1997年與2004年的變化情況。從表1數(shù)據(jù)可以看出,1997年到2004年,各個(gè)工種人數(shù)都有所下降,但是各個(gè)工種之間的比例卻基本保持不變,或者說發(fā)生的變化很微小。這一重要信息充分地說明,在實(shí)際生產(chǎn)過程中,工種與工種之間的配合呈現(xiàn)一定規(guī)律性,并具有較為穩(wěn)定的比例關(guān)系。因此,在進(jìn)行短期預(yù)測(cè)時(shí),可以假定這種比例關(guān)系不變。(二)個(gè)人特質(zhì)指標(biāo)筆者認(rèn)為,影響A企業(yè)專門技能人員數(shù)量和結(jié)構(gòu)的因素有多項(xiàng):(1)企業(yè)戰(zhàn)略。企業(yè)戰(zhàn)略是企業(yè)關(guān)于組織未來的規(guī)劃,是制定人力資源規(guī)劃的基礎(chǔ)。人力資源需求預(yù)測(cè)首先考慮的不是眼前的某個(gè)具體人員,而是一個(gè)時(shí)期內(nèi)的一批、一組或一類人員的需求。尤其是處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型期的企業(yè),企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略對(duì)人員的需求具有決定性和主導(dǎo)性。(2)組織結(jié)構(gòu)。企業(yè)如何選擇內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)的模式,決定職能、業(yè)務(wù)部門及其所屬的科室、車間、班組和崗位的設(shè)置,直接決定了企業(yè)各類人員配置的總量和構(gòu)成。如果企業(yè)組織結(jié)構(gòu)在預(yù)測(cè)期發(fā)生較大變化,勢(shì)必會(huì)影響到各類人員結(jié)構(gòu)和總量的變動(dòng)和調(diào)整。(3)銷售收入(利潤)。該指標(biāo)反映產(chǎn)品進(jìn)入市場(chǎng)以后所獲得的收益情況,即勞動(dòng)價(jià)值實(shí)現(xiàn)的真實(shí)情況。(4)產(chǎn)品的產(chǎn)量和產(chǎn)值。作為與銷售收入情況相互驗(yàn)證的數(shù)據(jù),這個(gè)指標(biāo)也有可能比銷售收入更能體現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營情況的變化。(5)總資產(chǎn)(凈資產(chǎn))。如果企業(yè)保持一定的負(fù)債率,則總資產(chǎn)的增長能說明企業(yè)的規(guī)模變化,如果企業(yè)負(fù)債率變化較大,則凈資產(chǎn)也能說明企業(yè)實(shí)際規(guī)模變化的情況。(6)總成本。如果沒有重大的決策影響,這應(yīng)當(dāng)是一個(gè)穩(wěn)定增長的數(shù)據(jù),除了與銷售收入、產(chǎn)值產(chǎn)量數(shù)據(jù)作相互驗(yàn)證以外,還能直接反映企業(yè)總消耗情況,包括企業(yè)目前所支付的人工費(fèi)用。(7)投資變化。包括總投資、硬件和軟件方面的項(xiàng)目投資等。(8)人工成本變化。這個(gè)指標(biāo)既可以用于總量預(yù)測(cè),也可以用于人員結(jié)構(gòu)的分析。(9)勞動(dòng)生產(chǎn)率的變化。它是反映企業(yè)人力資源配置狀況的最重要的綜合性預(yù)測(cè)指標(biāo)之一。(10)能源消耗情況。它不但能反映各個(gè)生產(chǎn)車間的總成本情況,而且具有一定規(guī)律性,使這一指標(biāo)的數(shù)據(jù)易于收集,也便于比較分析,因此將其單獨(dú)列出。除以上10個(gè)指標(biāo)外,與專門技能人員更密切的一些內(nèi)生變量指標(biāo)也是不能忽視的。如預(yù)測(cè)人員的出勤率和作業(yè)率的變化、生產(chǎn)過程中產(chǎn)品廢品率的變化,以及勞動(dòng)定員定額標(biāo)準(zhǔn)的變化等。(三)企業(yè)內(nèi)部各個(gè)環(huán)節(jié)不健全、存在異常波動(dòng)的問題在采集企業(yè)人員需求預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的過程中,常常會(huì)遇到很多意想不到的困難和問題:(1)各種統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分散在各個(gè)部門,資料殘缺不全,指標(biāo)數(shù)值前后差異很大,統(tǒng)計(jì)口徑尺度極不統(tǒng)一;(2)企業(yè)所提供的數(shù)據(jù)缺乏連續(xù)性,其發(fā)展變化的漸近因素與突變因素同時(shí)并存,因此,很多數(shù)據(jù)沒有規(guī)律可循;(3)企業(yè)外部經(jīng)濟(jì)、政治環(huán)境和國家的方針政策對(duì)生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生一定的影響,導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)指標(biāo)數(shù)值出現(xiàn)異常波動(dòng),并且政策因素具有難于量化、難以測(cè)度等特點(diǎn),難以采用簡單的假設(shè)與約束條件來替代,這種政策因素與量化分析的矛盾,使現(xiàn)行的預(yù)測(cè)方法的應(yīng)用受到一定限制;(4)企業(yè)下屬的一些分廠或車間,沒有詳細(xì)的發(fā)展規(guī)劃或者發(fā)展的目標(biāo)不明確、不具體,各種相關(guān)數(shù)據(jù)的保存情況也不盡如人意,使得部分預(yù)期影響因素難以考察;(5)企業(yè)內(nèi)部人員對(duì)人員需求預(yù)測(cè)的知識(shí)了解掌握的不夠,也給采集數(shù)據(jù)工作帶來一些困難。為了保證本研究項(xiàng)目按照預(yù)定計(jì)劃順利進(jìn)行,在數(shù)據(jù)采集中常常采取多重?cái)?shù)據(jù)相互校驗(yàn)、相互彌補(bǔ)的措施,即在設(shè)計(jì)表格時(shí),不局限于預(yù)測(cè)方法設(shè)計(jì)規(guī)定采集的數(shù)據(jù),而且還要考慮各種可以替代的數(shù)據(jù),即將能夠從各個(gè)角度反映同一事物的數(shù)據(jù),具有共生性或者具有重要參考價(jià)值的數(shù)據(jù)等,都逐一列入調(diào)查的范圍全面進(jìn)行采集,以彌補(bǔ)原有數(shù)據(jù)資料的不足。通過努力,項(xiàng)目小組采集到該企業(yè)歷年(1996～2005年)銷售額、利潤、產(chǎn)量產(chǎn)值、設(shè)備數(shù)量、人工成本、能源消耗總量、培訓(xùn)費(fèi)用、三類人員(管理人員、技術(shù)人員、技能人員)人數(shù)、員工工資獎(jiǎng)金、工時(shí)和產(chǎn)量定額、定額完成率、廢品率、出勤率等20多個(gè)重要指標(biāo)的數(shù)據(jù),以及2006～2010年企業(yè)銷售額、利潤等指標(biāo)的目標(biāo)數(shù)據(jù)。二、預(yù)測(cè)模型的應(yīng)用需要公司的合格員工(一)企業(yè)員工需求總量回歸模型的建立在進(jìn)行企業(yè)專門技能人員需求預(yù)測(cè)之前,首先應(yīng)當(dāng)建立企業(yè)人員需求總量的預(yù)測(cè)模型。其主要方法是:通過相關(guān)分析,排除共線性的因素,確定上述反映各類影響因素與企業(yè)人員需求總量相關(guān)系數(shù)較高的影響變量(統(tǒng)計(jì)指標(biāo));再通過回歸分析,最終以銷售收入、產(chǎn)量、設(shè)備配置量等變量建立起回歸模型。為了提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度,還利用曲線擬合、灰色預(yù)測(cè)等技術(shù),得到7組不同的預(yù)測(cè)值。求出這7組預(yù)測(cè)結(jié)果的平均值,然后將會(huì)得到企業(yè)2005～2010年企業(yè)人員需求總量的最終預(yù)測(cè)結(jié)果(如表2所示)。(二)計(jì)劃期間對(duì)專業(yè)人員的需求總量的預(yù)測(cè)1.裝備的引進(jìn)、改造,基本實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)化控制根據(jù)調(diào)查,該企業(yè)專門技能人員在企業(yè)全員中所占的比例基本保持在70%左右,特別是近年來隨著數(shù)控設(shè)備等新型設(shè)備的引進(jìn),該企業(yè)裝備較好的分廠、車間基本上實(shí)現(xiàn)了機(jī)械加工的半自動(dòng)、全自動(dòng)化控制,且這種趨勢(shì)還將不斷擴(kuò)大。設(shè)備的引進(jìn),隨之而來的是加工的精細(xì)化,加工質(zhì)量和速度的提高以及對(duì)生產(chǎn)工人需求的逐步減少。至2004年,專門技能人員所占比例已經(jīng)下降到67.19%,如果未來幾年繼續(xù)下降的話,有可能會(huì)降至65%以下。因此,采用人員比率法推算,按70%～65%的比例,可大體推算出專門技能人員總量的變動(dòng)范圍(如表3所示)。2.員工需求分析由于企業(yè)生產(chǎn)人員的勞動(dòng)量可以采用工時(shí)等形式進(jìn)行計(jì)量,因此,采用效率定員法對(duì)基本生產(chǎn)人員需求量進(jìn)行預(yù)測(cè),其準(zhǔn)確性較高。在預(yù)測(cè)某一工種基本生產(chǎn)人員的需求量時(shí),通常采用以下公式進(jìn)行核算:式中:Q為計(jì)劃期某工種基本生產(chǎn)人員需求量(人數(shù));T為計(jì)劃期各類產(chǎn)品計(jì)劃定額工時(shí)總數(shù)(工時(shí));F為計(jì)劃期產(chǎn)品廢品率預(yù)測(cè)值(%);C為計(jì)劃期預(yù)計(jì)的人員出勤率(%);Z為計(jì)劃期預(yù)計(jì)的人員作業(yè)率(%);W為計(jì)劃期預(yù)計(jì)的定額完成率(%)。在公式(1)中,2008是每個(gè)員工的年制度工作工時(shí)總數(shù)。此外,各個(gè)相關(guān)指標(biāo)還存在以下數(shù)量依存關(guān)系:例如,項(xiàng)目小組根據(jù)收集到的數(shù)據(jù),在作業(yè)率、出勤率、廢品率和定額完成率等指標(biāo)已知的情況下,對(duì)2004年度鉗工和數(shù)控機(jī)床操作工人員需求量進(jìn)行了如下測(cè)算:(1)已知鉗工2004年的甲產(chǎn)品單件定額工時(shí)為164.255小時(shí),乙產(chǎn)品單件定額工時(shí)為271.377小時(shí),2004年甲產(chǎn)品產(chǎn)量為1415臺(tái),乙產(chǎn)品產(chǎn)量為1054臺(tái)。2004年的平均作業(yè)率為90.2%,平均出勤率為98.6%,廢品率為0.09%,平均定額完成率為128%,則:但實(shí)際上,鉗工當(dāng)年的人數(shù)為239人,這就是說,鉗工富余12人(239-227)。(2)已知數(shù)控機(jī)床操作工2004年的甲產(chǎn)品單件定額工時(shí)為52.785,乙產(chǎn)品單件定額工時(shí)為87.21小時(shí),2006年甲產(chǎn)品產(chǎn)量為1415臺(tái),乙產(chǎn)品為1054臺(tái)。2004年平均作業(yè)率、平均出勤率、廢品率、平均定額完成率同上,則:2004年數(shù)控機(jī)床操作工的實(shí)際人數(shù)是68人,這說明數(shù)控機(jī)床操作工還缺5人(68-73),這個(gè)工種的工作量過大,因此,工人在實(shí)際工作中需要加班加點(diǎn)才能完成生產(chǎn)任務(wù)。根據(jù)上述的測(cè)算方法,可依次預(yù)測(cè)出2004年各個(gè)工種人員的實(shí)際需求量,如表4所示。一般說來,單件產(chǎn)品的定額工時(shí)總是呈下降趨勢(shì)的,產(chǎn)品剛上線時(shí),單件產(chǎn)品定額工時(shí)通常比較高,但隨著產(chǎn)品產(chǎn)量的加大,設(shè)備操作的熟練以及工人技能的提高,單件產(chǎn)品定額工時(shí)就會(huì)隨之下降,這種下降趨勢(shì)不是無限的,到了某個(gè)點(diǎn),就會(huì)保持穩(wěn)定狀態(tài),這時(shí)產(chǎn)品也就到了成熟期。3.企業(yè)員工總數(shù)相關(guān)指標(biāo)的回歸分析建立多元回歸預(yù)測(cè)模型可采用兩種方式:一是利用企業(yè)產(chǎn)量產(chǎn)值等數(shù)據(jù)做自變量,以專門技能人員人數(shù)為因變量建立回歸模型;二是以經(jīng)營管理人員人數(shù)、專業(yè)技術(shù)人員人數(shù)、企業(yè)員工總數(shù)做自變量,以專門技能人員人數(shù)做因變量建立回歸模型。第一種方式存在的主要問題是:企業(yè)的各種指標(biāo)到底是與員工總數(shù)相關(guān),還是與專門技能人員人數(shù)相關(guān),列入自變量的指標(biāo)在未來六年中的規(guī)劃數(shù)據(jù)是否齊全。第二種方式存在的主要問題是:企業(yè)員工總數(shù)的數(shù)值是預(yù)測(cè)值,不知專業(yè)技術(shù)和經(jīng)營管理人員的預(yù)測(cè)值,難以求得專門技能人才未來六年的預(yù)測(cè)值。項(xiàng)目小組再查閱調(diào)查數(shù)據(jù)時(shí),發(fā)現(xiàn)企業(yè)的很多指標(biāo)都沒有未來規(guī)劃值,也就是說企業(yè)戰(zhàn)略沒有對(duì)這些具體指標(biāo)作規(guī)劃,比如能源消耗、工資水平、勞動(dòng)生產(chǎn)率水平等,而且專門技能人員在多元回歸上還存在大量數(shù)據(jù)空白,因此本例只能選擇一元回歸,用已知的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。現(xiàn)以企業(yè)人員總數(shù)為自變量,專門技能人員人數(shù)為因變量,設(shè)計(jì)一元回歸線性方程,可得到回歸方程:Y=0.73X-297.531。將前面表2中預(yù)測(cè)的2005～2010年的企業(yè)員工總數(shù)帶入方程,可以得到專門技能人員在未來6年的預(yù)測(cè)值,如表8所示。將表8中的預(yù)測(cè)值與表3相對(duì)照,發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)全部符合定性判斷的范圍,這說明一元回歸分析的結(jié)果是具有一定可靠性的。(三)企業(yè)基本生產(chǎn)工人數(shù)與其他工種的回歸分析對(duì)專門技能人員而言,在企業(yè)技術(shù)水平相對(duì)穩(wěn)定的情況下,不同工種的員工人數(shù)存在穩(wěn)定的比例關(guān)系,因此,可以利用這一比例關(guān)系對(duì)其數(shù)量和結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)測(cè)。如前所述,A企業(yè)將專門技能人員按工種區(qū)分為五類人員。根據(jù)調(diào)研結(jié)果,A企業(yè)在1998年前后進(jìn)行過重大組織結(jié)構(gòu)和人員調(diào)整,通過對(duì)各個(gè)工種歷年人數(shù)進(jìn)行相關(guān)分析,可以證明各個(gè)工種之間的相關(guān)程度是很高的:基本生產(chǎn)工與裝配工之間的相關(guān)系數(shù)為0.975,與維修工之間的相關(guān)系數(shù)為0.954,與檢驗(yàn)工之間的相關(guān)系數(shù)為0.965,與輔助工之間的相關(guān)系數(shù)為0.942。這說明,用基本生產(chǎn)工的人數(shù)去推斷其他相關(guān)工種是有科學(xué)依據(jù)的?，F(xiàn)以基本生產(chǎn)工人數(shù)為自變量,分別以裝配工人數(shù)、維修工、檢驗(yàn)工、輔助工為因變量建立四個(gè)一元線性回歸方程,其原理是利用工種之間的比例線性關(guān)系建立預(yù)測(cè)模型,以確定其回歸系數(shù),推算出各類人員的需求量。將1999～2004年的各工種數(shù)據(jù)輸入計(jì)算機(jī),利用SPSS做一元線性回歸,得到以下四個(gè)預(yù)測(cè)模型:其中Y1為裝配工人數(shù),Y2為維修工人數(shù),Y3為檢驗(yàn)工人數(shù),Y4為輔助工人數(shù);X為基本生產(chǎn)工人數(shù)。由各個(gè)模型的回歸系數(shù)可以看出,各個(gè)工種與基本生產(chǎn)工人的比例大致是0.247:1,0.245:1,0143:1和0.448: