利用模型预测人力资源配置

　　摘要：市场形势的瞬息万变，给所处不同行业公司的人力资源部门制订人力资源配置计划提出了较大的挑战。本文利用GROWTH模型，以S公司的人员配置数据为基础进行了统计分析，为人力资源管理者尤其是招聘经理提供了一种预测人力资源配置的有效工具。
　　关键词：人力资源配置预测
　　S公司是国内一家老牌的、位于上海的人力资源服务公司，成立于20世纪80年代。其主要业务是为包括外商投资、国营、民营、私营等各类企业提供人才招聘、人才派遣、雇员社会保险缴纳、档案管理以及薪酬管理以及其它人力资源外包服务。凭借中国经济的快速上行以及卓越的服务理念，经过多年发展，S公司已经成为人力资源外包服务行业龙头，旗下管理的雇员增加速度非常快。截至到2015年年底，雇员总人数已达到35万余人。S公司不仅在上海的各主要商业区设立了服务机构，同时随着业务遍布全国，已在全国各地开设了若干分公司。随着市场的竞争加剧和雇员人数的快速增加，S公司必须配备高素质的业务员以满足不同客户的个性化需求。S公司人力资源部每年都会根据各业务部和分公司的业务增长情况从社会和应届大学毕业生中招聘业务员。在公司的人力资源配置方案上，业务员的数量配备与雇员人数存在一定的比例关系（一般每增加1000名雇员增配1名业务员和1名业务助理），因此业务部和分公司经常是根据自己管辖的雇员人数上报招聘计划。表1是S公司2011年2015年每月增加的雇员人数数据，我们尝试根据该表数据对S公司2016年的雇员增加数做出预测，以便为人力资源部制定下年度招聘计划提供参考依据。
　　根据表1数据，首先对S公司不同年度、月度雇员增加人数进行折线分布图（图1）比较：
　　根据表1数据，再对S公司20112015年5年间每月雇员增加人数做一总的趋势分布曲线（图2）：
　　从图1的数据曲线比较可以看出，各年的折线图似乎没有什么规律性；从图2的趋势线可以看出，每月雇员增加人数呈递增趋势。因此，用非线性回归模型可能会更好的预测2016年的雇员增加人数。
　　一、模型原理
　　一般来说，像题中这种类似于经济现象的数据并非都是线性的，而是一种曲线模型，我们很难把握两者之间的关系，但我们可以借助SPSS工具对两者之间的关系进行拟合估计，并选择拟合度最好的那个模型加以应用。
　　二、建模步骤
　　利用SPSS统计软件中回归模型选项中的曲线估计工具，选择不同的合成模型可以得到如下数据（表2）和图形（图3）：
　　由图3中曲线不难看出，GROWTH模型曲线与真实的观测值曲线要拟合得更好一些，因此在两者之间我们选择更接近观测值曲线的GROWTH模型曲线方程对S公司2016年每月的雇员增加人数做出预测。
　　由统计知识可知，GROWTH曲线的方程为Ye（b0b1X）。根据表2中的数据，我们可以得到本案例的回归模型方程：
　　Ye（6。68190。03X）
　　根据得出的回归模型方程，我们对2016年112月的雇员人数增加进行计算（在excel工作表中利用POWER函数），得到如下数据（表3）：
　　最后，根据S公司的人员配备原则，由预测的雇员增加人数可以推出该公司人力资源部门应该在相应月份招聘的业务员和业务助理人数如表4所示：
　　三、结论
　　根据GROWTH模型对S公司2016年每月雇员增加人数进行的有效预测，对S公司人力资源部制订2016年的人力资源配置计划和人员配备方案起到了重要作用，改进了工作方法，节省了人力物力，提高了工作效率。尽管在实际工作中可能存在一定的偏差，但其发挥的作用仍然是巨大的。事实上，S公司人力资源部正是借助了这一模型预测工具，大大地改进年度招聘计划的制订效率，根据公司业务发展预测及时地完成了人才储备。