人力资源需求预测.doc

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1、【精品文档】如有侵权，请联系网站删除，仅供学习与交流人力资源需求预测.精品文档. 人力资源需求预测 宋联可总是缺人的公司需求与供给是剪刀的双刃，缺一不可。没有需求，无所谓供给；没有供给，需求毫无意义。人力资源需求是指为了实现企业的发展规划，而需要雇用的员工数量和质量。人力资源需求预测是指根据企业的发展规划和企业的内外条件，选择适当的预测技术，对人力资源需求的数量、质量和结构进行预测。一、定性预测法（一）经验预测法经验预测法是各级管理人员根据自己过去的工作经验和对未来业务量变动的估计，预测未来人员需求的方法。两种方式。1自下而上法自下而上法认为，每个部门的管理者最了解本部门的情况，最有资格判断本

2、部门未来的人员需求。为切合实际，首先从企业的基层开始预测。步骤：（1）最基层的管理者根据本单位组织的情况，凭借经验预测出本单位组织未来对人员的需求；（2）下级部门向上级部门汇报预测结果，自下而上层层汇总；（3）人力资源部门从各级部门收集信息，通过判断、估计，对各部门的需求进行横向和纵向的汇总，最后根据企业的发展战略制定出总的预测方案；（4）预测被批准后，正式公布，将预测层层分解，作为人员配置计划下达给各级管理者。2自上而下法自上而下法认为，高层管理者最清楚企业的发展战略，可以从宏观上掌控企业。为与企业的发展相符，首先从企业的高层开始预测。步骤：（1）高层管理者先拟定总体人力资源需求计划；（2）

3、将总体人力资源需求计划逐级下达到各个部门；（3）各部门根据本部门的情况，对计划进行修改；（4）汇总各部门对计划的意见，并将结果反馈给高层管理者；（5）高层管理者根据反馈信息修正总体预测，正式公布，将预测层层分解，作为人员配置计划下达给各级管理者。今天的管理界非常崇尚数量方法，认为数学分析更具说服力，在管理的各个领域尽可能地寻找数学方法解决问题。但在现实中，并非运用数学方法就可得到最好的结果，有的时候出于时间和成本的考虑，管理者会更趋向于用经验判断事物；或者有的问题没必要运用数学方法；或者有的问题根本无法用数学方法解决。经验预测法是粗放的预测法，但在企业里被广泛运用，因为在复杂的环境中，管理者很

4、难精确地预测出未来的情形，很多时候是凭企业的现实情况和丰富的个人经验做出大致判断。企业未来对人的需求，是一种管理判断，在特定的情形下，经验可以起到非常重要的作用。虽然经验判断不是很精确，但是可以指明企业未来对人员的大致需求，对企业的下一步行动起到重要的指导作用。预测的质量取决于管理者的估计，因而管理者的个人素质和能力受到极大关注。一个优秀的管理人员不仅非常清楚本部门的情况，并且非常清楚企业的发展战略，能够结合本部门和企业的情况，做出准确的判断。但事实上，这样的优秀管理人员不多，或者说由于工作的限制，这种优秀管理人员很难存在。在自下而上法中，基层管理者可以对自身部门情况了如指掌，但是很难把握企业

5、的发展战略和宏观情况，因为他没有条件和动机去进一步了解整个企业的情况。在自上而下法中，高层管理者可以对企业发展运筹帷幄，但是不可能知道各个部门细微而具体的情况，因为他没有精力、没有必要去了解企业的细微末节。不管是从下还是从上开始，很难保证每个环节的管理者都能做出正确的估计，需要再次修正来弥补个人认识的不足。所以自下而上法中需要高层管理者对汇总情况修正，自上而下法中需要下层管理者对计划进行修改，从而尽可能地提高经验预测的准确性。即使管理者大多“优秀”、预测工作顺利，但经验预测法毕竟建立在经验的基础上，而经验有三大无法弥补的缺点：第一，经验是在特定情形下形成，受到条件制约，条件变化后，经验不一定可

6、以移植；第二，经验是在过去的实践中形成，具有滞后性，经验不一定适用于未来；第三，经验因人而异，受到个人素质的制约。因此，经验不只是不准确，甚至可能是不正确。为了提高预测的准确性，可以通过管理评价和分析对预测进行调整。在本次预测过程中，可以根据现实情况不断地对预测做出调整；在下一次预测开始前，可以分析以前预测和结果的关系，对新的预测进行事前调整。经验预测法具有简单、实用、粗放的特点，在现实中有用武之地，但是不可过于信赖。一般而言，经验预测法只能做短期的人力资源需求预测，对于规模小、发展稳定的企业，效果颇佳。当企业规模过小、发展非常稳定时，也可考虑用经验预测法进行中长期的人力资源需求预测。（二）专

7、家预测法专家预测是利用专家的知识、经验和综合分析能力，对组织未来的人力资源需求进行预测的方法。这种预测方法历史久远，在实际中得到普遍应用。在定性预测法中，专家预测法受到较高的关注，很多学者对其进行了研究，以至在命名上有些差异，如专家评判法、专家讨论法、专家评估法等，事实上是指同一方法，其核心均是专家预测。预测是以专家的分析、推测为基础，但形成预测方案的方式可能存在较大差别。划分方式有很多，但是可以根据专家间是否有直接交流，将专家预测法分为 “面对面”和“背对背”两种方式。1面对面在面对面方式中，专家们面对面地直接交流各自观点，可以对别人的观点提问、反驳，可以对自己的观点解释、维护。通常通过会议

8、的形式，使专家实现面对面，所以这种方法又被称为专家会议法。步骤：（1）事先将有关人力资源需求预测的背景资料分发给各位专家；（2）举行会议，让专家自由交流观点；（3）在听取各自的观点和理由后，专家们形成比较一致的看法；（4）如果分歧很大，可考虑举行第二次会议，甚至更多次的会议，最终要使专家的看法趋于一致；（5）根据专家们的观点，制定人力资源需求预测方案。与背对背方式相比，面对面方式具有一些特别的优点，也具有一些明显的缺点。由于它们是同一种方法的两种方式，因而在此只分析两者具有差异的方面，这些差异可以用它们各自的优缺点表述。在此只分析相异而形成的优点，因为分析的是差异，所以一种方式的优点往往是另一

9、种方式的缺点。面对面方式具有以下与背对背方式相异的优点：第一，节省时间。专家们面对面，缩短了交流时间，可以通过会议直接得出结果。即使一次会议不能解决问题，要再举行会议，但是由于专家间直接交流，可以较快地达成一致。第二，直接交流。专家们在事先已形成了各自的观点，因而专家们的观点可能相同、相异、甚至相反。在专家们自由发表完意见后，对于不清楚、不理解的问题可以直接提问，对于不支持的观点可以直接反驳；当然，专家们也可以直接解答别人的质疑，也可以继续维护自己的观点。通过一番激烈的争论后，每个人都会受到别人观点的影响，从而理性地重新思考，得出比较一致的看法。第三，相互启发。在畅所欲言的交流中，可以听到不同

10、的声音，有些观点可能是自己不曾重视的，有些观点可能是自己根本没有想到的。听到不同的和没有想到的观点，可以开拓思路；在听到这些观点的陈述理由后，可以更进一步扩展自己的思维。在各种各样的观点碰撞下，往往会产生一些非常可贵的新思想，而这些思想是独立思考难以形成的。2背对背在背对背方式中，专家们是“背对背”的交流，即不能直接知道其他专家的想法，而是通过中间人反馈每一轮的预测结果及预测理由。交流往往是通过书面形式，专家间无需见面，甚至不用与中间人见面。这种方法即是著名的德尔菲法（Delphi），美国兰德公司在20世纪40年代末首先运用。由于德尔菲法具有许多其它方法不可比拟的优势，因而迅速在各个领域得到运

11、用。在预测领域中，德尔菲法占有重要的一席之地。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）将人力资源需求预测的背景资料和问题发给各个专家，请专家回答；（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和第4步，直到专家的意见趋于一致；（6）根据专家们的最终预测，制定人力资源需求预测方案。由人力资源部门组织预测，先在组织内部和外部挑选专家，专家应具有代表性，专家可以是一线管理人员、高层管理人员或外请专家。一般建议请1015位专家，也有学者建议请2030位，具体应请多少人，可以根据企业的情况和可请

12、到专家的水平来确定。设计的问题在措辞上应准确，不能引起歧义。一次设计的问题也不能太多，让专家将精力集中在主要的问题上。征询的问题之间不应相互包含，有助于减少问题数量。只问与预测有关的问题，不应借此机会问一些不相关的问题，否则会降低预测的效果。所有设计的问题应该是可以回答的，保证回答的结果有效。为提高预测的效果，人力资源部门应精心准备背景资料，保证提供的资料尽可能的充分、真实、准确、有效。背景资料应包含所有与人力资源需求预测有关的重要信息，在量上不能太少，否则难以保证专家得到足够的相关信息；同样，在量上也不能太多，否则专家会陷于冗长的信息中，不但花费时间，而且不利于捕捉关键信息。同时，背景资料中

13、还应包含一些人力资源管理方面的术语和概念解释，让专家们从同一角度理解问题，避免由于定义不同而导致出不同的结果。在发放问卷时，一方面要说明预测对组织的重要性，以取得专家的理解和支持；另一方面要说明回答的问题不一定要求精确，但要说明理由，以便于专家间交流思想。收回专家意见后，进行整理，可以引入一些科学的处理方法。统计所有的答案，将其结果进行归纳。如果专家间的水平有较大差异，应该给予不同专家的答案不同的权数，较权威的专家给予较高的权数，对他们的建议给予更多的关注。但是反馈整理好的结果时，所有专家的答案均是匿名，不会告知某位专家是什么意见，但会提供总的回答结果和各自理由。专家在得到反馈信息后，又开始进

14、行新的一轮回答，这个过程反复进行到专家意见趋于一致。一般经过两三轮后，意见趋于收敛，所以大多数学者建议四轮咨询即可。在实践中，主要还是看回答效果，如果一轮结果就显示一致，就没有必要再进行，但这种情况是非常少的；如果经过多轮后观点仍难统一，那就要分析专家各持己见的原因，如果原因根本与预测无关，那就要考虑哪个环节出了错。在观点趋于一致后，组织者就可根据专家的意见编写人力资源需求预测。主要根据最后一轮的结果编写，同时也要参考前几轮结果，因为有的闪光观点可能因为某种忽视而在几轮回答后被忽略。德尔菲法的过程与一般专家讨论不同，从而使其具有一些一般方法不可比拟的优点，当然，这些优点也是面对面方式不具备的。

15、以下是德尔菲法与面对面方式不同的优点：第一，充分分析。由于问题不是发放后立即收回，专家有充足的时间阅读资料、仔细思考。专家可以在较宽松的时间内思考问题，并且方式自由，有利于更透彻地理解和剖析问题。因为专家不是面向他人解释，所以会花时间详细地写下自己的观点和理由，为了让阅读者能理解自己的意思，一般会写得较为详细和清晰。一般而言，要形成书面的意见，会思考得更为充分，只有认真思考后，才能用文字归纳出观点。第二，避免权威影响。专家间“背对背”，不知道哪些观点是由哪些人提出，他们看到的仅仅是观点本身，不会受到其它因素干扰，可以通过理性分析得出更科学的结果。如果不采用匿名的形式，专家很容易受到他人影响。在

16、研究小组中，如果知道权威专家提出了哪些意见，那这些意见往往会受到人们的过度重视，影响其他专家预测。有人害怕嘲笑不敢提出与其相驳的意见，有人迷信权威失去自己的主张，最终权威的观点成了风向标，所有人只是随声附和，失去了集体决策的根本优势。小组中还存在一种“权威”，就是职位颇高的领导，为了博得领导的好感，人们也会有意地支持他的观点。所以，德尔菲法采取匿名的形式，完全避免了权威影响，激发专家自由思考。在专家预测法中，由于参与者全部是专家，他们的意见要比一般人更科学更专业。这些专家中，有来自企业内部的专家，对企业的情况相当熟悉，有利于提高预测的实用性；有来自企业外部的专家，他们对人力资源方面的问题有着很

17、强的洞析力，有利于提高预测的科学性。专家预测法可以充分地利用专家的知识和经验，在逻辑推理、缜密思维的基础上做出预测，预测结果一般较为合理。当然，这仍是一种主观判断法，预测效果受到专家的业务水平、分析能力、对资料的掌握程度、当时外界对预测者心理影响等等因素的影响，因此专家的结论还受到个人因素的影响，这是预测时必须注意的。专家的意见呈现出收敛性，反复的次数越多，意见越趋同。但是当进行到一定次数后，就会显示出比较稳定的结果，一方面交流的边际作用递减，一方面总会有固执己见的人存在。而且多进行一次讨论，或多回收一次意见，都是有成本的，因而还要考虑成本和收益间的经济平衡问题。由于是专家预测，并且反复交流，

18、所以其结果接近于一些精确的预测技术，在预测领域受到高度关注。在没有历史数据的情况下，专家预测法特别适用。专家可以从较长远、宏观的角度预测，所以可以作为中长期的预测方法。在技术型企业中，用于预测技术人才的中长期需求最为有效，因为技术专家可以根据技术发展的趋势，更为可靠地预测该技术领域将来对技术人员的需求。（三）现状规划法现状规划法的基本假设是组织对当前的人力资源状况感到满意，即认为目前的岗位设置和人员配置是合适的，在未来一段时间内没有必要变动。因而，现状规划法只需要认清现在的人力资源状况，根据人员流动的情况进行预测即可。所以，该方法又被称为维持现状法。步骤：（1）分析当前的人力资源状况，确认是否

19、需要较大的变动（如无较大变动，继续下一步；如有较大变动，换用其它方法预测）；（2）准确预测出退休人员数量；（3）大致预测出辞职、辞退、重病等离开岗位的人员数量；（4）局部是否有较小的岗位变化，如有，预测需要变动的人员数量；（5）第4步变动的人员数量对第2、3步离开岗位的人员总和进行修正后，得到的人员数量即是未来的人员需求。企业大多数时间是在较稳定的状态下发展，因而人力资源状况也较为稳定。从这些企业的回答中可以看出，很多企业已经历了某段时期的调整，因而，比较满意现状。事实上，现状规划法的适用范围很广，绝大多数企业都有意无意地运用到该预测法。企业的退休人员数量是可以准确计算的，只要企业有员工的基本

20、资料，就可根据员工的年龄和国家的法定退休年龄进行推算。退休人员一般身居要职或是掌握着重要信息，所以要及早安排接替人员，让他们有较充裕的时间交接班。在辞退方面，企业占有主动权，一般企业清楚哪些员工不合格，所以可以预测需要替换哪些员工。在辞职方面，企业则很被动，因为员工害怕跳槽不成造成不良印象，往往是成定局后才突然提出，使岗位立即空缺。对于这类问题，企业可以从三方面降低辞职的影响：第一，观察员工行为，及早觉察哪些员工有离开的意向；第二，完善企业管理，提高员工忠诚度；第三，储备人才。在重病方面，如果企业比较关心员工的健康状况，一般可以提早知道哪些员工有病情加重的危险，可及早安排。总的来说，要预测退休

21、以外的人员变动较难，最为简单实用的方法，就是通过历史数据预测离职人数。完全没有变动的企业也很少，在总体不变的情况下，存在一些局部的小变化是非常正常的。个别职位需要增加、撤消或变更，也应考虑到预测中，但由于所占比重过小或是职位不太重要，只需要在原来状况下做出适当调整即可。由于是局部的变动，企业常常灵活地采用一些措施，可以通过内部兼职、临时聘用、即时招聘等方法解决。从大体上来说，对未来人力资源需求的预测主要是补充未来可能流走的人员，这种预测方法适用于处于稳定时期的企业，企业没有较大的变动。这种预测没有考虑外部环境和内部条件变化，不能用于长期预测，只能用于中、短期预测。由于大多数企业在短期内变动不大

22、，这种方法又简单易行，因而被广泛地用于企业的短期人力资源需求预测。（四）描述法预测者对预测期内企业发展目标和相关因素进行假定性描述、分析、综合，并给出多种备选方案，从而预测人力资源需求量。由于要进行假设性描述，这种预测方法被称为描述法。同时由于要给出多个方案，这种方法又被称为多方案法。步骤：（1）明确企业目标，并对影响人力资源需求的各个因素进行假定性描述和分析；（2）预测在每种特定环境和条件下对于人力资源的需求，形成多个方案；（3）综合分析，制定人力资源需求预测总方案。人力资源的需求预测是为企业目标服务，事先认清企业的发展计划极为重要。任何一个计划都是对未来的构想，但计划能否实现，要受到诸多因

23、素影响。影响因素分为可控和不可控两种，可控的影响因素可以引导，但不可控的影响因素却不被人们左右。企业必须认识到不可控因素的存在，客观地制定与之相符的策略。但是未来的变数太多，企业又很难准确地预测到未来情形，也不可能制定一个在任何情况下都适用的方案。为了降低不确定性风险，企业尽可能地分析各个与预测相关的因素，假设分析这些因素会如何变化，企业可能面临哪些情况。对未来的情况进行假设后，根据每种具体假设情况，分别预测与之相符的人员需求。诸因素在未来可能会有无穷种变化，企业只需要关心最有可能出现的几种情况即可。同时，在这些可能出现的情形中，企业应该重点关注三种情形，一种是最可能出现的情形，一种是其中最有

24、利的情形，一种是其中最不利的情形。对最可能出现的情形进行详细预测，对其中最有利和最不利的情形则关心变动的幅度，以及企业的应变能力。预测方案不能是个别方案的集中，而应该是各个方案的综合。在个别分析之后，对总情况进行综合分析。制定的方案应保持较高的灵活性，可以自由地变动，以适应多种可能出现的情况。实际上，预测各种假设情形下的人员需求，会增加预测的工作量，也会降低个别情形的预测效果。但是当外界环境变化迅速、企业变革时，对多种情形预测是非常必要和有效的。因而，描述法非常适用于外界环境快速变化时期或企业不稳定时期。对于近期的发展往往没有进行假设性描述的需要，所以这种预测方案不用于短期，通常是用于中、长期

25、预测。（五）工作研究预测法工作研究预测法是在掌握各个岗位的工作内容和职责范围基础上，根据需要完成的工作量，预测需要的人员。由于是通过分析岗位来预测人员，所以这种预测法又被称为岗位分析法。步骤：（1）职务分析；（2）根据企业目标，确定各单位组织的工作量；（3）结合职务分析和工作量，预测人力资源需求。职务分析就是全面收集与某一职务相关的信息，然后对这一职务做出明确规定。通过职务分析，可以清楚履行某个职务的员工需要具备什么样的条件，避免不合格员工无法完成工作。同时，可以发现那些能力大大超过职务需要的员工，可将其调到更重要的岗位，避免人力资源浪费。职务分析是为了明确什么样的职务需要什么样的人，从而合理

26、地利用人力资源。将职务分析整理成文，即是职务说明书。职务说明书由职务描述和职务规范组成，职务描述具体说明从事某职务工作的物质特点和环境特点，职务规范说明从事某项工作的人员必须具备的生理要求和心理要求。预测需求关心的是职务描述，要知道该职务有哪些工作活动、工作程序等，从而找出该职务与工作量之间的关系。对于一些职务，可以进行工作研究，即从动作研究和时间研究两方面分析工作。泰勒及其追随者就曾热忱地运用过工作研究来提高生产率，事实上，工作研究对于一些基层工作有非常好的效果，但是对于脑力劳动却无能为力。企业的发展目标决定了企业的总产量或总业务量，将企业目标层层分解成各个单位组织的目标，其目标又与一定的产

27、量或业务量相联系，因而每个层次都有自己应该完成的工作量。在整个企业中，每个部门的工作量之间有一定的联系，是否完成本部门的工作量直接关系着其它部门是否能顺利完成任务。在一个单位组织中，每个职务的工作量之间也有某种联系，或是合作关系，或是竞争关系，无论是从工作上还是心理上，都会相互影响。所以合理地确定工作量非常重要，要协调好各部门、各职务间的关系。这种预测方法与职务分析紧密相关，对企业的岗位设置有一定的要求， 如果企业的岗位设置复杂、混乱、不合理，那就不能运用该法预测。工作研究预测法适用于结构简单、职责清晰的企业，这样分析容易、运用简单，具有较好的适用性。（六）驱动因素预测法有些与企业本质特征相关

28、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）分析驱动因素与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。影响人力资源需求的驱动因素很多，但并不是所有的因素都必须考虑进去，因为这样既不现实也不经济。事实上，只要找出最主要的几种驱动因素即可。由于企业性质不同、特征不同，每个企业的驱动因素会有差异。如制造型企业的人员需求与产量密切相关，而服务型企业的人员需求则与客户数量相关。影响人员需求的因素可以是产量、客户量、新增资本、改进

29、技术等等，具体哪些因素是主要的驱动因素，视企业而定。一般驱动因素与人员需求之间没有非常确定的关系，但是可以根据历史数据设计模型，找出它们之间某种比较合理的联系。但是像扩张、购并、使用新设备、组织结构变动等直接影响未来人员需求的因素，却没有历史数据。在确定它们与人员需求间的联系时，只能参照类似企业，或是采用某种粗略的方法计算。驱动因素本身会变动，它的变动会引起人员需求变动，所以要预测人员需求，就要先预测驱动因素。一般而言，驱动因素的预测要简单得多，它主要是企业战略的体现，可以比较容易地预测出。如果企业计划以10%的速度增长，那就需要产量增长10%，这个驱动因素变动可以很快地从企业计划得出，甚至有

30、时驱动因素的变动就是企业计划的内容。无论企业计划何时改变，都可以随即预测出驱动因素的改变，从而很快地改变人员需求预测。由于可直接运用驱动因素的变化来进行人力资源需求预测，预测方法简单，预测时间短，是一种比较实用的方法。并且可直接将人力资源需求预测与企业的其它规划相联系，有利于企业宏观协调。当企业的人力资源需求与某些因素有很明显的关系时，非常适合用驱动因素预测法。由于基层人员需求与驱动因素的关系显著，而管理人员等与驱动因素的关系模糊，所以此法常常用于预测对操作人员和事务岗位人员的需求，而很少用于预测管理人员和研究人员。二、定量预测法（一）趋势外推预测法将人力资源需求量的历史数据按时间顺序排列，即

31、可形成一个时间数列。时间数列分为绝对数时间数列、相对数时间数列和平均数时间数列三种，人力资源需求量是绝对数，因而其数列是绝对数时间数列。按数列反映的现象性质不同，又可分为时期数列和时点数列，人力资源需求量是期末时点上的数据，因而其数列是时点数列。在明确人力资源需求时点数列的性质后，考虑采用恰当的预测方法。针对时点数列，一般可选用三种方法：方法一，当时点数列不存在长期趋势和季节变动时，宜采用平滑方法预测；方法二，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；方法三，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。当人力资源需求时点数列不存在长期趋势，但中短期内有

32、一定规律可循时，可采用方法一。但是当随时间变化的趋势不明显时，一般最好不要采用该类数量方法预测，所以方法一在人力资源需求预测方面运用较少。当人力资源需求呈现长期发展趋势，又随季节变化时，采用方法三。在组织中，一般人员是较为固定的，不会轻易随季节变化而变动，否则会严重地影响员工的忠诚度，甚至有些企业提倡经济萧条时也不裁员，因随便增减人员对企业危害巨大。也有符合该要求的人力资源需求数列，比如有淡旺季之分的产品促销员，这些促销员是临时招聘，而非正式员工，市场上供给充分，不需要过早预测，所以方法三更少运用。事实上，当正式员工需求呈现长期发展趋势时，不会考虑季节变动，一般选用方法二，所以趋势外推预测法（

33、trend analysis）是人力资源需求预测中运用最广泛的时点数列预测方法。趋势外推预测法中，最重要的是找出趋势线。找出趋势线的方法有多种，一般有绘图法、分段平均法、最小二乘法、指数平滑法等。最简单、最直观的方法是绘图法。以人力资源需求量为纵轴，以时间为横轴，在坐标图上描出各年的历史数据。观察这些点是否有一定的发展规律，如果有，尝试在图上画出一条直线或曲线，使得大多数点尽可能地与这条线重合或接近。如果存在这样的线，则认为这条线就是趋势线。按这条线的发展趋势，延长趋势线。此后，在图上可以找到未来各年对应的人力资源需求。现以飞利浦一子公司人力资源需求预测为例，原始数据见表2-1，趋势图见图2-

34、1。表2-1 飞利浦一子公司年末在岗总人数年份1999年2000年2001年2002年2003年员工总数4098人4104人3674人2553人2276人注：所有数据已经过技术处理。注：直线是实际人数连接线，虚线是趋势线。从图2-1可见，飞利浦子公司的人力资源需求量是逐年下降，所以它的趋势线是一条斜率为负的直线。事实上，公司的规模和业务量是逐年上升，但由于管理水平和生产技术提高，使得需求人员反而下降，这体现了现代化工厂的特点。可以找到2004年在趋势线上的对应点，从而确定公司2004年的人力资源需求。可从图2-1上看出，2004年的需求大致为16501800人，此预测在2004年得到验证。绘图

35、法比较简单，但是绘制趋势线有较大的随意性，所以得出的结果也比较粗略。为了弥补这一缺点，可以用其它方法推出趋势线公式，从而得到更准确的数据。求出趋势线的方法很多，可以根据预测的要求选择方法。可借助软件完成这个工作，直接在软件中输入数据，再选择方法，由电脑直接推出公式。仍以该飞利浦子公司为例，借用SPSS软件得到公式（2-1）：y = 1043060.4 519.6x （2-1）式中 y 人力资源需求量，单位为人；x 年份。将2004年和2005年代入公式2-1，可以得到各年需要的人数分别为1782人和1262人，与真实情况基本相符。运用趋势外推法必须满足两个前提，一是企业要有历史数据（一般用过去

36、五年的数据进行预测），二是这些数据要有一定的发展趋势可循。很多企业都能满足以上两个条件，所以趋势外推法有广泛的运用空间。虽然这种方法很实用，但是过于简单，只能预测出大概走势，作为初步预测时很有价值。在运用趋势外推法时，隐含了一个假设，即未来仍按过去的规律发展。这种假设过于简单，现实中，由于很多因素在变化，很少有雇佣水平按照过去的趋势发展。特别当预测的时间变长时，大多数因素都会发生变化，导致预测结果不准，所以趋势外推预测法只能用于短期预测。如果人力资源需求在时间上显示出明显的均等趋势，并且市场环境稳定、企业发展平稳，此时用于短期预测会有较好的效果。Key facts：A 企业至少要有五年的历史数

37、据，并且这些数据没有因为特别的原因而发生巨大变化；B 人力资源需求的历史数据要呈现出一定的发展趋势；C 预测期内的外部环境和企业发展都应该比较平稳；D 绘图法中，绘制一条合理的趋势线比较困难，可以借助软件完成；E 不可过于依赖公式推算的结果。（二）回归分析法在社会现象中，各种因素之间的关系非常复杂，还会受到一些随机因素的影响，因而变量间存在不确定性关系，即一个变量不能唯一地确定其它变量。但是，这些变量间又确实存在一定的相关性，相互显著影响。为了探求变量间的变动关系，以便对事物的发展进行推测，针对这种情况采用回归分析法。回归分析法是研究自变量与因变量之间变动关系的一种数理统计方法，根据观测到的数

38、据，通过回归分析，得到回归方程，即得到自变量与因变量之间的关系式。根据自变量与因变量的关系，可将回归方程分为非线性回归方程和线性回归方程。一般而言，很多事物间的关系较趋于线性关系，并且线性关系容易获得、容易分析，因而线性回归方程得到了最普遍的应用。在人力资源需求预测的实际活动中，几乎所有组织都偏向于运用线性回归方程分析问题，在此，也仅介绍线性回归分析法。根据自变量的数量，又可将线性回归方程分为一元线性回归方程和多元线性回归方程。一元线性回归方程只有一个因变量和一个自变量。当某一因素与人力资源需求量有高度相关关系时，并且这种相关性呈线性，可采用一元线性回归。分析历史数据，看哪个因素与人力资源需求

39、高度相关，可以用相关系数评价相关性。用公式（2-2）计算相关系数。 nXY (X) (Y) r = （2-2） nX2 (X)2 nY2 (Y)2 式中 r 相关系数；n 项数（观察值的个数）；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）。r的取值在-1到1之间，如果r = 1，则X与Y完全正相关；如果r = -1，则X与Y完全负相关；如果0|r|1，则X与Y不完全相关；如果r = 0，则X与Y无线性相关。|r|值很小时，说明X与Y没有线性相关关系，不可用线性回归法分析，但不表示它们之间没有其它关系，或许它们有很好的曲线相关关系。|r|值越接近1，相关性越好，如果分析确定X

40、与Y不是“伪相关”，则可用线性回归法预测。根据因变量与自变量之间的关系，可得到一元回归线性方程（2-3）：Y = a + bX （2-3）式中 a，b 回归系数拟合回归直线的主要问题是估计参数a、b的值，最常用的方法是最小二乘法，该法求出的直线是“最佳”拟合直线。用公司（2-4）、（2-5）求出a和b。 nXY XY b = （2-4） nX2 (X)2 a = Y b X （2-5）收集企业历史数据，分析哪些因素与人力资源需求的相关性高，如果只有一个因素显著地与人力资源需求相关，即选用一元线性回归法设计回归方程（2-3）。用公式（2-4）、（2-5）求出回归系数，即可得到一元回归方程。先预测

41、影响人力资源需求的因素在未来的值，将其带入回归方程，即可求出对应的人力资源需求。最简单的回归分析法是趋势外推预测法，直接用过去趋势导向未来，以时间因素作为唯一解释变量。也就是说，趋势外推法是一种特殊的一元线性回归分析法，因变量仍是人力资源需求，但自变量是时间。事实上，还有很多因素与人力资源需求的相关性比时间高，并且有一定的因果关系，所以在一元回归模型中，更常使用其它因素。与人力资源需求相关的因素很多，如产值、销售量、固定投资等，但很多情况下，这些因素间的相关性也很高，会导致共线性问题，从而影响预测结果。当如果这些因素间的相关性高时，就选取其中具有代表性的因素来预测。这些因素往往是企业的目标，或

42、者是企业较好控制的因素。人力资源需求不是企业的目标，没有企业盲目地追求人越多越好，因为人力资源需要成本，如果增加的收益不足以补偿增加的成本，就没有增加人员的必要。相反，人力资源需要是为企业目标服务，根据企业未来的发展计划，制定出相应的人力资源需求方案。由于那些影响因素大多是企业目标，容易制定出，只需要将其代入方程，即可得知对应需要多少人员。在第一次次访谈中，有34家企业根据销售量预测，有27家企业根据产量预测，有10家企业根据人力资源现状预测（主要考虑人才流失和人才梯队问题），有6家企业根据其它因素预测，有3家企业无人力资源需求预测。这些企业选择预测自变量的情况如图2-2：可见，企业主要用销售

43、量预测人力资源需求，其次用产量。有一部份企业不是根据目标预测，而是根据人力资源现况进行补充，主要是因为这些企业在未来一段时间内发展较稳定，主要任务是保持现状。只有少数企业没有任何预测，主要原因是对人力资源管理重视不够。以索尼一子公司为例，用年销售额作自变量，用回归方程预测。表2-2 索尼一子公司年销售额及年末在岗人数时间（年）19992000200120022003年销售额（万元）40868513575610886331193607员工总数（人）18202150181624563422注：所有数据已经过技术处理。根据索尼子公司的历史数据，发现年销售额与员工总数的相关系数为0.974（具体过程略

44、），非常高，即用年销售额作为自变量，求出以人员总数为因变量的回归方程：员工总数 = 1448.436 + 0.01548年销售额(万元) （2-6）索尼子公司有详细的发展计划，计划中有明确的年销售额指标，将这些指标带入方程（2-6），即可求出对应的员工总数。未来的年销售额对应的未来员工总数，即是未来的人员需求，因此，可以用方程（2-6）进行人力资源需求预测。在现实的经济社会中，影响人力资源需求的因素往往不只一个，而是很多。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之间也是线性关系时，就采用多元线性回归法。多元线性回归方程有多个自变量和一个因变量。当同时有几个因素与人

45、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。仍然先评价所有变量间的相关性，用符合上述条件的变量设计多元线性回归方程。Y = a0 +a1X1 +a2X2 +a3X3 + +anXn （2-7）式中 Y 因变量（人力资源需求）；X1 自变量一（影响人力资源需求的因素）；X2 自变量二（影响人力资源需求的因素）；Xn 自变量N（影响人力资源需求的因素）；a0，a1，a2，a3an 回归系数。以东洋电波一子公司为例，通过分析历史数据，发现年出口额和年固定资产投资额较符合回归分析的要求。表2-3 东洋电波一子公司年出口额、年固定资产投资额及年末在岗人数时间（年）

46、19992000200120022003年出口额（万元）2304.26378.875633.965317.788581.47年固定资产投资额（万元）10206.16837.124577.901465.381232.33员工总数（人）266442382436584注：所有数据已经过技术处理。根据东洋电波子公司的历史数据，求出回归方程：员工总数 = 174.946 + 0.06822年出口额（万元） 0.00388固定资产投资（万元） （2-8）将东洋电波子公司预期的出口额和固定资产投资额代入（2-8），可求出对应的员工总数。未来的员工总数，即是未来对人力资源的需求。回归分析法是利用历史数据，分析变量之间的相关关系，用回归方程来预测未来变动。这种方法的理论依据充分，可以很好地利用历史数据。但是如果企业的历史数据少，或者不全，运用回归分析法有一定困难。同时，如果企业发生一些特殊变动，可能会明显地影响该年的员工人数，如公司重组、转向经营等，会影响变量间的变动关系，从而降低回归方程的使用效果。（三）比率分析法比率分析法是通过特殊的关键因素和所需人员数量之间的一个比率来确定未来人力资源需求的方法。该方法主要是根据过去的经验，将企业未来的业务活动水平转化为对人力资源的需要。步骤：（1）根据需要预测的人员类别选择关键因素；（2）根据历史数据，计算出关键因素与所需人