成长期企业人力资源数量需求预测研究

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1、成长期企业人力资源数量需求预测研究中国人民大学硕士学位论文论文题目:(中文)成长期企业人力资源数量需求预测研究??天然气企业人力资源数量需求预测案例分析(英文)CaseStudy:HumanResourceRequirementPredictionoftheDevelopingCorporation作者:(中文名)叶华(英文名)YEHUA所在院系:劳动人事学院专业名称:劳动经济学指导教授:彭剑锋教授论文主题词:人力资源规划数量需求预测学习期限:2001年9月――2004年7月论文提交时间:2004年5月

2、-1-中文摘要目前中国经济继续保持稳定的增长,即使在2003年遭遇了SARS冲击,中国经济仍达到出人意料的9.1%的高速增长。在如此有利的经济环境中,企业一方面要迅速壮大自己,另一方面却无可避免的遭遇了人力资源瓶颈。对于所雇佣的工人中绝大多数为非技术工人和半技术工人的企业而言,其所需要的员工在劳动力市场上唾手可得,人力资源数量需求预测对这类企业的效益不明显。而对于那些需要技术性员工和高级人才的企业而言,目前的劳动力市场是劳动力整体过剩与结构化人才短缺的矛盾并存,随着经济快速发展,企业必须未雨绸缪,开始着

3、手本企业未来的人力资源数量需求预测。Bell在1989年时曾经预言,不可避免的技术性员工的短缺和人口统计趋势的变化将会导致人力资源规划技术的再次兴起。这一观点在20世纪90年代得到了大量专家的支持,如Evans1991;Richards-Carpenter1989;Walker1989;ZeffaneandMayo1994对于现有的人力资源规划者而言,如果不能把现有的人力资源数量需求预测技术中的各种复杂的数列和矩阵转化成为能够被非数学专业的普通管理者所使用的实际工具,那么这些需求预测技术对企业是没有任何

4、实际价值的。一、研究目的与意义人力资源规划的本质是确保企业在需要的时候可以得到一定数量和质量的人力资源,并将其安置在合适的岗位上。换言之,人力资源规划的核心之一是人力资源数量需求预测。很多公司都通过分析本公司,行业及竞争对手现有人力资源的情况,试图预测本公司人力资源的未来需求,以便达到本企业人力资源的供求平衡。人力资源数量需求预测技术对企业而-2-言意义重大,而现在多数教科书上所介绍的预测工具与技术都不够完善,很难直接运用到企业实践中。人力资源管理的专家、学者都在努力完善人力资源数量需求预测的技术和工具

5、,希望可以帮助企业进行人力资源数量需求预测,但是大部分人力资源数量需求都是基于数学模型的方式,例如马尔科夫模型。不少书上都可以看到利用基于马尔科夫模型的各种复杂的数学模型进行人力资源数量需求预测的案例分析。对马尔科夫模型贡献最大的是D.J.Bartholomew,他对马尔科夫模型进行了比较全面的总结,并出版了相关的著作。随后,在整个80年代,又有大量相关文章发表介绍并进一步完善马尔科夫模型,例如BechetandMaki1987,Kalamatianou1987,Raghavendra1991,Triv

6、edi1987等。但是,马尔科夫及其相关技术都是高度数学化的,要求管理者具有高度数学化的思维才能够理解。而且,随着专家对马尔科夫模型的深入研究,除了受过正规训练的数学家外,这种方法对于普通的管理者而言越来越难以理解。因此,这些技术难以直接运用于企业中??数学家们无意成为人力资源管理者,而人力资源管理者基本上不懂这些高深的数学模型。过去20多年的实践证明,人力资源数量需求预测技术大量增加,但占主导地位的仍然是数学模型,而这些数学模型注定是要失败的(BrianParkerandDavidCaine,1996

7、)。现实企业的问题最恰当的表述是“混沌”Ackoff,1979??复杂、模糊、多变。它不能满足数学模型所要求的严谨的、理想的假设条件,通常是在被绝对删减和简化了的现实条件中使用数学模型的Ackoff,1987。企业需要新的技术方法,使之可以通过系统思考将传统的定量技术灵活运用于复杂的现实。本文力图解决以下问题:(1)现实企业,尤其是缺少历史数据的企业,如何综合利用人力资源规划的各种定性、定量的技术解决未来人力资源需求数量的问题。-3-(2)对于从事同一业务且拥有多个外地分公司的集团,如何以比较低的成本比

8、较准确的预测各个分公司未来的人力资源需求数量及其结构。二、研究方法与研究思路本文运用运筹学和系统论的思维方法论述了成长期企业人力资源数量需求如何预测的问题。运筹学是指管理系统的人为了获得关于系统运行的最优解而必须使用的一种科学方法。它使用许多数学工具(包括概率统计、数理分析、线性代数等)和逻辑判断方法,来研究系统中人、财、物的组织管理、筹划调度等问题,以期发挥最大效益。但是,现实情况中,经理们并不会遇到彼此相互独立的问题,他们遇到的都是在包

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