2018上半年二級人力資源管理師要點:企業(yè)人力資源供給分析

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學習目標

通過學習，掌握企業(yè)人員供給預測的基本概念和類型，并能夠選擇和運用適當?shù)姆椒ㄟM行企業(yè)人力資源的供給預測。

知識要求

一、內(nèi)部供給預測

企業(yè)未來內(nèi)部人力資源供給是企業(yè)人力資源供給的主要部分(除新建企業(yè)外)。企業(yè)內(nèi)部人力資源供給量必須考慮下列因素：企業(yè)內(nèi)部人員的自然流失、內(nèi)部流動、跳槽等。

二、外部供給預測

(一)影響企業(yè)外部勞動力供給的因素

1.地域性因素。

2.人口政策和人口現(xiàn)狀。

3.勞動力市場發(fā)育程度。

4.社會就業(yè)意識和擇業(yè)心理偏好。

(二)企業(yè)外部人力資源供給的主要渠道

1.大中專院校應屆畢業(yè)生。

2.復員轉業(yè)軍人。

3.失業(yè)人員、流動人員。

4.其他組織在職人員。

【例題2.1.21】影響企業(yè)外部勞動力供給的地域性因素包括(　　)。(2011年5月二級真題)

A.勞動力市場完善程度

B.企業(yè)所在地的人力資源現(xiàn)狀

C.企業(yè)所在地對人才的吸引程度

D.企業(yè)所在地薪酬對人才的吸引程度

E.社會就業(yè)意識和擇業(yè)心理偏好

【答案】BCD

【解析】企業(yè)外部勞動力供給，受到各種因素的影響，其中地域性因素主要包括以下幾點：①企業(yè)所在地的人力資源調(diào)整現(xiàn)狀;②所在地對人才的吸引程度;③企業(yè)薪酬福利對所在地人才的吸引程度;④企業(yè)本身對人才的吸引程度等。

能力要求

一、企業(yè)人員供給預測的步驟

1.對企業(yè)現(xiàn)有的人力資源進行盤點，了解企業(yè)員工隊伍的現(xiàn)狀。

2.分析企業(yè)的職務調(diào)整政策和歷年員工調(diào)整數(shù)據(jù)，統(tǒng)計出員工調(diào)整的比例。

3.向各部門的主管人員了解將來可能出現(xiàn)的人事調(diào)整狀況。

4.將所有數(shù)據(jù)進行匯總，得出對企業(yè)內(nèi)部人力資源供給量的預測。

5.分析影響外部人力資源供給的各種因素(主要是地域性因素和全國性因素)，并依據(jù)分析結果得出企業(yè)外部人力資源供給預測。

6.將企業(yè)內(nèi)外部人力資源供給預測進行匯總，得出企業(yè)人力資源供給預測。

二、內(nèi)部供給預測的方法

(一)人力資源信息庫

人力資源信息庫是計算機運用于企業(yè)人事管理的產(chǎn)物，是通過計算機建立的、記錄企業(yè)每個員工技能和表現(xiàn)的功能模擬信息庫。

人力資源信息庫針對企業(yè)不同人員，可分為兩類：技能清單和管理才能清單。

(二)管理人員接替模型

對于管理人員供給的預測，最簡單、有效的方法就是設計管理人員的接替模型。

【例題2.1.22】某公司2011-2012年度管理人員變動情況如圖2-1-2所示，2012年度各級管理人員的補充是通過外部招聘的方式來完成的，公司高層在總結本年度人力資源管理工作經(jīng)驗的基礎上，作出了以下決策：首先，2013年度除一般管理人員可以通過外部各種招聘渠道補充之外，其他各層次管理人員一律由公司內(nèi)部選拔;其次，各個層次的管理人員補充需要量嚴格按照公司制定的定員標準執(zhí)行，不得突破額定人數(shù);最后，要妥善安排好提升受阻的后備人才。2013年管理崗位人員接替統(tǒng)計表如表2-1-1所示。

 

問題：請根據(jù)圖表中的已知數(shù)據(jù)，核算出2012年現(xiàn)有人數(shù)和年末人數(shù)，并填補圖2—1—2和表2-1—1中所缺少的各層管理人員的人數(shù)。

【答案】(1)填寫2012年圖2.1.2中的各層級人數(shù)，如圖2—1—3所示。

(2)填寫2013年表2.1.1中的人數(shù)，如表2-1-2所示。

表2.1—2 2013年某公司管理崗位人員接替統(tǒng)計表、

(三)馬爾可夫模型

馬爾可夫模型是分析組織人員流動的典型矩陣模型。它的基本思想：通過發(fā)現(xiàn)過去組織人事變動的規(guī)律，以推測組織在未來的人員供給情況。計算公式為：

其中：i，j=1，2，3……;k，t=1，2，3……;

Ni(t)為時刻t時i類別中的雇員人數(shù);Pji為從j類向i類的轉移率;Ri (t)為在時間(t一1，t)內(nèi)i類所補充的人數(shù);k為職務分類數(shù)。

馬爾可夫模型的關鍵是確定轉移概率，如果轉移概率是固定的、確定性的，則運用模型預測較為簡單。