新能源行业猎头公司:人力资源需求预测（续）

上级估算法

采用这种方法，先是由企业各职能部门的基层管理人员根据本部门在未来时期业务增减情况，提出本部门各类人员的需求量，再交由上一管理层进行估算平衡，经过层层上报，最后由最高管理层作出人力资源的需求总量预测。这种方法简单易行，因而在实际工作中使用较为广泛。

随机网络模式法

 随机网络模式法是用于测算一个组织内人力淘汰流动等情况的一种数学模式，如下表所示。

“xx大学管理学院教师流动网络”示意图

从表“xx大学管理学院教师流动网络”中可以看出，在时间（１）与时间（２）期间，有８０％的教授留在原来的工作岗位上，但有２０％离开了该学院；副教授中，有15%晋升为教授，７０％留在原工作岗位上，有１５％离开了该学院；讲师中，１％提升为教授，２０％提升为副教授，２４％离开了该学院，仅有５５％留在原工作岗位上；助教中，２５％被提升为讲师，３５％离开了该学院，有４０％留在原工作岗位上。

运用这种网络方法可以进行多方面的分析。例如，可以分析晋升和调入、调出或退休等各种人员流动的比率。在制定人力资源计划时，即可对本组织未来各种人力资源供给的状况进行预测和规划。然而，在不同单位或不同条件下进行预测，这种方法也许并不十分精确和有效，但却能给人力资源计划人员提供一个参考数。

统计预测法

统计预测法（Statistical Forecast Method）是根据过去的情况和资料建立数学模型并由此对未来趋势作出预测的一种非主观方法。常用的统计预测法有比例趋势分析法、经济计量模型法、一元线性回归预测、多元线性回归预测、非线性回归预测等。

（1） 一元线性回归预测法。

人力资源需求预测中，如果只考虑组织的某一因素对人力资源需求的影响，如企业的产量，而忽略其他因素的影响，就可以采用一元线性回归预测法；如果考虑两个或两个以上因素对人力资源需求的影响，则须用多元线性回归预测法；如果历史数据显示，某一因素与人力资源需求量之间不是一种直线相关的关系，那么得用非线性回归法来做预测。一元线性回归预测法是在实践中用得比较多的一种方法。

（2） 比例趋势法

这种方法通过研究历史统计资料中的各种比例关系，如管理人员同工人之间的比例关系，考虑未来情况的变动，估计预测期内的比例关系，从而预测未来各类职工的需要量。这种方法简单易行，关键就在于历史资料的准确性和对未来情况变动的估计。

（3） 经济计量模型法。

这种方法是先将公司的职工需求量与影响需求量的主要原因之间的关系用数学模型的形式表示出来，依此模型及主要因素变量，来预测公司的职工需求。这种方法比较复杂，一般只在管理基础比较好的大公司里才采用。