人力资源预测

人力资源预测是建立在企业人力资源现状、市场人力资源环境等基础之上的，所以在企业进行人力资源预测时，一定要注意分析以下问题：

企业

1、经验预测法

经验预测法是人力资源预测中最简单的方法，它适合于较稳定的小型企业。经验预测法，顾名思义就是用以往的经验来推测未来的人员需求。不同的管理者的预测可能有所偏差。可以通过多人综合预测或查阅历史记录等方法提高预测的准确度。要注意的是，经验预测法只适合于一定时期内企业的发展状况没有发生方向性变化的情况，对于新的职务，或者工作的方式发生了大的变化的职务，不适合使用经验预测法。

2、现状规划法

现状规划法假定当前的职务设置和人员配置是恰当的，并且没有职务空缺，所以不存在人员总数的扩充。人员的需求完全取决于人员的退休、离职等情况的发生。所以，

人力资源需求预测分为现实人力资源需求、未来人力资源需求预测和未来流失人力资源需求预测三部分。具体步骤如下：

1、根据职务分析的结果，来确定职务编制和人员配置；

2、进行人力资源盘点，统计出人员的缺编、超编及是否符合职务资格要求；

3、将上述统计结论与部门管理者进行讨论，修正统计结论；

4、该统计结论为现实人力资源需求；

5、根据企业发展规划，确定各部门的工作量；

6、根据工作量的增长情况，确定各部门还需增加的职务及人数，并进行汇总统计；

7、该统计结论为未来人力资源需求；

8、对预测期内退休的人员进行统计；

9、根据历史数据，对未来可能发生的离职情况进行预测；

10、将8、9统计和预测结果进行汇总，得出未来流失人力资源需求；

11、将现实人力资源需求、未来人力资源需求和未来流失人力资源需求汇总，即得企业整体

人力资源预测

1、进行人力资源盘点，了解企业员工现状；

2、分析企业的职务调整政策和历史员工调整数据，统计出员工调整的比例；

3、向各部门的人事决策人了解可能出现的人事调整情况；

4、将2、3的情况汇总，得出企业内部人力资源供给预测；

5、分析影响外部

当人力资源需求和供给被预测出来后，就需要比较这两项预测结果，会出现四种情况：一是总量与结构都平衡；二是供大于求；三是供小于求；四是虽然总量平衡，但结构不平衡。这四种情况除了第一种外，都需要在人力资源规划中采取一些措施来解决不平衡。

1.供大于求

也就是当预测未来人力资源供给大于需求时，可以从供和需两方面采取措施：

需求方面：

（1）企业要扩大经营规模，或者开拓新的增长点，以增加对人力资源的需求，例如企业可以实施多种经营吸纳过剩的人力资源供给。

（2）对富余员工实施

人力资源预测

古人曾说“凡预事则立，不预则废”、“未战而妙算则胜”，所指的就是预测在事情进行中的重要性。所谓预测，是指利用预测对象本身历史和现状的信息，采用科学的方法和手段，对预测对象尚未发生的未来发展演变规律预先做出科学的判断。公共部门人力资源预测是指在对公共部门的评估和预言的基础上，对未来一定时期内人力资源状况的假设，包括需求和供给两方面。

当代的管理学是以人为中心的管理科学，是人力资源的管理科学。

所谓德尔菲法是邀请在某一领域的一些专家或有经验的管理人员来对某一问题进行预测，也称专家预测法或天才预测法。该方法是一种定性的方法，其预测结果具有强烈的主观性和模糊性，但与一般的主观判断方法却不尽相同。一方面，它吸取和综合了众多专家的智慧，避免了因个人预测而出现的信息量小、判断不够准确的缺点;另一方面，它不采用集体讨论的方式，而是使用“中间人”或“协调员”在专家之间收集、传递、归纳反馈信息。

经过多轮预测，让专家们的意见逐渐趋向一致，进而使预测具有较高的准确性。上海一家大型集团公司曾同时采用此方法和定量分析方法预测某一时期的专门公务员数，结果两种方法得到的结果十分相近。

其具体做法是:

第一，首先，作预测的筹划工作，包括确定预测的课题及各预测的项，目同时向政府高层说明预测的意义和作用，取得决策层和其他高级管理人员的支持:设立预测组织工作的机构:选择若干名熟悉所预测课题的专家。其次，预测机构将预测表及有关背景材料交由专家进行预测，冉进行统计反馈。

第二，设计人力资源调查表，在专家意见汇总后，预测机构对各专家的意见进行统计分析，综合成新的预测表。

第三，进行第一轮的调查，把新的预测表再次分给各位专家，并列出可用统计方法处理的人力资源问题，由专家们反馈的调查表进行统计分析。

第四，根据分析的结果设计第二轮的调查表，将统计结果再次给专家判断预测，并给出相关分数。

第五，对第二轮的反馈进行处理，总分最高的方案就是较佳方案。

第六，再根据上轮的较佳方案设计第三轮的调查表，并提出若千方案，请专家进行判断预测;

第七,将预测机构中专家经过几轮的预测所形成的结果以文字和图表的形式表现出来，最后公布专家们的预测结果。

当然使用德尔菲法也有需要注意的地方，比如应尽量避免专家在预测中倾向性选择信息和冒险心理效应。

经验预测法，顾名思义就是用以往的经验来推测未来的人员需求。它是人力资源预测中最简单的方法，适合于较稳定的基层组织中。

不同的管理者的预测可能有所偏差。可以通过多人综合预测或查阅历史记录等方法提高预测的准确度。

经验预测法可以采用“自下而上”和“自上而下”两种方式。“自下而上”就是山直线部门的负责人向自己的上级主管提出用人要求和建议，征得上级主管的同意;“自上而下”的预测方式就是由该组织的主管拟定出本组织的用人目标和建议，然后由各级部门自行确定用人计划。

要注意的是，经验预测法只适合于一定时期内组织的发展状况没有发生方向性变化的情况，对于新的职务，或者工作的方式发生了大的变化的职务，不适合使用经验预测法。

趋势分析预测法是通过分析组织在过去几年中人员任用情况的趋势，来预测组织未来人员需求的一种人力资源需求预测技术。该法的公式如下:

NHR:a·[1+(6-c)·T]

式中:NHR—未来一段时间内需要的人力资源;a—月前已有的人力资源;b—计划平均每年发展的百分比:C—计划人力资源发展与政府发展的百分比差异，主要体现政府在末来发展中提高人力资源效率的水平;T—未来一段时间的年限。

趋势分析作为一种初步的预测是很有价值的，但仅有它还远远不够，因为公共部门的发展情况很少会只由过去的状态确定。其它因素(如国家政策、管理技术及管理方式的变化等)也将影响组织中未来的人员需要。在趋势分析中，未来的人力资源需求是在关于某个组织要素的变化趋势的基础上加以预测的。

继仟预测法又称人员接替法，是对现有公务员的状况进行调查、评价后，列出未来可能继任的领导者、管钾者和专业技术人选。该法是常为政府所采用，而且被认为是一种把政府人力资源规划与政府战略日标有机结合起来的较为有效的方法。它同政府实施的后备千部选拔和培养计划有相似之处。

该法涉及的内容主要是对人员的总体评价，包括能力、绩效、潜力和发展计划，如现职和所有接替人员的现有能力、绩效和潜力，其他关键职位上的现职人员的能力、绩效和潜力及仁级对其的评定意见等。其大体做法是:第一，制定一份政府部门各层次职位的继任计划;第二，每一职位确定1~3名候选人，继任候选人通常从下一级现职人员中物色:第三，每年对现职人员和继任候选人作一次鉴定，以评定现职人员的实际表现和作为继任候选人的晋升潜力，并由此排列出候选人的候选次序;第四，当职位出现空缺时，由具备晋升条件的继任候选人替补。

每个职位下的方框为职位候选人，方框的层次说明了候选人填补职位(晋升)的可能性的大小，最_L层为最佳候选人，以此类推。字母和数字是对其绩效和晋升可能性的评估。A表示现在就可提拔，B表示还斋要一定的开发，C表示不很合适现职位。对其绩效的评估在此分为4个等级:1表示绩效突出，2表示优秀，3表示一般，4表示较差。通过这样一张图(还可延续下去)，使得政府既对其内部公务员的情况非常明了，又体现出政府对公务员职业生涯发展的关注。如果出现公务员不能适应现职，或缺乏后备人员的情况，政府就可尽早地做好准备工作。所以，政府部门认为该法非常有用，甚至认为它是政府人力资源规划最重要的部分。

在实际操作中，候选人可以为多人，也可以暂时空缺。人员继承法类似于财产、王位继承，它可以是“直系亲属”，也可以是“非直系亲属”。职位候选人不一定来自本本部门，其工作业绩不一定是最佳的，但他却应该最具备胜任该工作的能力或潜力。

当然，还可采用表所示的表格来表示人员继承情况。

马尔可夫法的基本思想是找出过去人力资源变动的规律，来推测末来人力资源义动的趋势。马尔可夫预测模型建立的基础是:马尔柯夫性假定和转移概率稳定性假定，其中马尔柯夫性假定是指事物本阶段的状态只与前一阶段的状态有关，而与以前其他仟何阶段的状态都无关，用于人力资源则指t+时刻的员工状态只依赖于t时刻的状态，而与t-1、t-2时刻状态无关:转移概率稳定性假定，是指在状态变化的过程中，状态数始终保持不变，即不受任何外部因素的影响。其基本表达式为:。

Ni(t)=sumNi(t-1)Pji+Vi(t)(i,j=1,2,3……,kt=1,2,3……,n)式中:k—职位类数;Ni(t)—时刻t时I类人员数:Pji—人员从j类向I类转移的转移率;VI(t)一在时间(t-1,t)内I类所补充的人员数。

某类人员的转移率(P)=转移出本类人员的数量/本类人员原有总量。

现在的大多数政府机关、高等学校、事业单位，由于它们的编制总量基本固定，而且人才均采用若干等级来分类，人才需求的变化量不是很大，因此比较适合采用马尔可夫预测模型来预测。当然，这一方法要求大量的数据信息以获得员工转移概率矩阵，且其假定前提，使得其预测有效性和对实际的指导性大大降低了。

灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法，它通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。因此，灰色预测就是用灰色模型进行定量预测，只不过一般的建模是用数据序列建立差分方程，灰色建模是用原始数据序列生成后建立微分方程，其优点是通过生成方程式使原始数据序列弱化事物发展中的不确定性，从而发现蕴含在原始数据序列中的规律性。

灰色预测是在洲(1，1)模型的基础上进行的，其相应的微分方程为:

frac{dx^{(1)}}{d}+ax^{(1)}=b

式中x^{(1)})为经过一次累加生成的数列;a、b为待定常数，其求解过程如下:

(1)建立一次累加生成数列。设原始数列为

x0(k)=x0(1),x0(2),x0(3),xn0(n),(k=1,2,3)

按下述方法作一次累加，得到生成数列(n为样本空间)

(2)利用最小二乘法求参数a，b。设

Y=(x(o)(2),x(o)(3),x(o)(4),x(o)(m))T。

B=egin{Bmatrix}-frac{1}{2}(x^1(1)+x^1(2))&1\-frac{1}{2}(x^1(12)+x^1(3))&1\-frac{1}{2}(x^1(m-1)+x^1(m))&1end{Bmatrix}。

求解模型参数a，b，其向量表示为:

widehat{a}=[a,b]^T(B^TB)^-1B^TY_N

则所对应的参数响应表达式为:

widehat{y}^{(1)}(k+1)=(y^{(0)}(1)-frac{widehat{b}}{widehat{a}}e^{ak}+frac{widehat{b}}{widehat{a}})

即所建的模型求解。当然根据实际情况的需要，可以对所建的模型进行精度验证，通过灰色残差模型，修正原模型得到较为真实的预测方程。

运用灰色系统进行预测，所需的数据资料较少，但为了得到较为准确的预测需要一定的数学基础并借助于计算机工具。它主要适合于时间短、数据资料少，波动不大的预测问题。对于目前的公共部门人力资源预测而言，在其发展的过程中会受到很多不确定性因素的影响，而现有公共部门人力资源信息系统不健全、统计数据不完备(即部分信息是己知的，部分信息是未知的)的情况下，运用“灰生成”办法寻求公共部门人力资源的潜在规律，通过“筛”的方式弱化其中的不确定因素，对有效的公共部门人力资源预测将具有更大的现实意义。

当然，各种预测方法各有优劣，为确保预测结果的精度和预测目标的实现，我们必须把握其特点、掌握其适用群体。单从实施性方面比较而言，定性的德尔菲法、经验预测法和继任预测法比定量的趋势分析预测法、马尔可夫法和灰色预测法更利于实施:但从精确性方面而言，定量的预测方法更能为组织提供精确的数据信息，有利于组织做出有效决策。同样是定量预测法，灰色预测法适合于短期、波动性不大的公共组织，而马尔可夫法则更适合于因政策变化随机波动性较大的公共部门。

信息技术的发展，公共部门的管理技术和管理手段的不断更新，势必影响到公共部门组织结构及其职能的变化，同时也对公共部门人力资源的各种素质不断提出新的要求。这些信息的不确定性注定了预测的困难及其不完美性，当然单一的预测方法就不能满足组织的需要。因此，预测方法的选择必须服从预测目的、可靠程度和精度等要求，要顾及预测费用的预算同时还需注意把现代科学方法与具体科学方法相结合。为了鉴别预测方法的可信度，不同的组织可以根据实际状况把2种或2种以上的具体预测方法加以综合运用，甚至有必要的话可以建立一个适合于公共部门自身发展的人力资源的预测体系。