比率分析法是通过特殊的关键因素和所需人员数量之间的一个比率来确定未来人力资源需求的方法。该方法主要是根据过去的经验,将企业未来的业务活动水平转化为对人力资源的需要。
步骤:
(1)根据需要预测的人员类别选择关键因素;
(2)根据历史数据,计算出关键因素与所需人员数量之间的比率值;
(3)预测未来关键因素的可能数值;
(4)根据预测的关键因素数值和比率值,计算未来需要的人员数量。
选择关键因素非常重要,应该选择影响人员需求的主要因素,并且要容易测量、容易预测,同时,还应该与人员需求存在一个稳定的较精确的比率关系。由于选择的关键因素不同,可以将比率分析法再细分为两类,即生产率比率分析法和人员结构比率分析法。
生产率比率分析法的关键因素是企业的业务量,如销售额、产品数量等,根据业务量与所需人员的比率关系,可直接计算出需要的人员数量。假如要预测未来需要的销售人员数量、未来需要的生产工人数量、未来需要的企业总人数,可分别用下式计算:
销售收入 = 销售人员数量×人均销售额 (2-9)
产品数量 = 生产工人数量×人均生产产品数量 (2-10)
经营收益 = 人力资源数量×人均生产率 (2-11)
人员结构比率分析法的关键因素是关键岗位所需要的人数,根据关键岗位与其它岗位人数的比率关系,可以间接计算出需要的人员数量。假设知道关键岗位A与一般岗位B之间的人数比率r,并且可以预测到未来需要多少A类人员,则可以预测出相应需要多少B类人员。比如B类人员是文秘,A类人员是销售人员;B类人员是办事人员,A类人员是生产工人……
r = 过去B类人员数量 / 过去A类人员数量 (2-12)
需要的B类人员数量 = 需要的A类人员数量× r (2-13)
以罗技一子公司为例,假设罗技子公司的生产率在近几年内保持不变,运用比率分析法预测各类需要的人员数量。
表2-4 罗技一子公司2003年基本数据
时间 | 产值 | 员工总数 | 管理人员数量 | 一般人员数量 |
2003年 | 53220万美元 | 4806人 | 525人 | 4281人 |
注:所有数据已经过技术处理。
①预测2005年员工总数,运用生产率比率分析法,关键因素是产值
人均生产率 = 53220÷4806 = 11.07
根据1999~2003年数据得到回归方程(具体过程略):
产值 = -4925100 +2484×年份
根据回归方程,
预测2005年的产值 = -4925100 +2484×2005 = 55320(万美元)
预测2005年员工总数 = 预测2005年的产值÷人均生产率
= 55320÷11.07 = 4997(人)
②预测2005年管理人员,运用人员结构比率分析法,关键因素是一般人员数量
r = 525÷4281= 0.123
根据1999~2003年数据得到回归方程(具体过程略):
一般人员数量 = -136233.6+69.9×年份
根据回归方程,
预测2005年一般人员数量 = -136233.6+69.9×2005 = 3916(人)
预测2005年管理人员数量 = 预测2005年一般人员数量×r
= 3916×0.123 = 482(人)
运用比率分析法的前提条件是生产率保持不变,如果发生变动,则按比率计算出来的预测人员数量会出现较大的偏差。比如一个工人一个月生产800个零件,计划下月生产8000个零件,如果生产率不变,则下个月需要10个工人;但如果下个月因为改进设备,每个工人的月产量提高成1000个零件,那只需要8个人就够了。可见,如果生产率变动,则上述的方法将不再适用。为了扩大方法的适用范围,也就是为了更加符合现实情况,可以把生产率变化的影响考虑进公式,从而得到式(2-13):
目前业务量 + 计划期业务增长量
计划期末所需员工数量 = (2-13)
目前人均业务量×(1 +生产增长率)
由于比率分析法假设关键因素与需求人员间的比率保持不变,而这只能在较短的一段时间内实现,所以这种预测方法最适用于短期预测,勉强可运用于中期预测,用于长期预测则会失效。
Key facts:
A. 关键因素与需要预测的人员数量间应该有稳定的比率关系,如果比率关系不稳定、不确切则不能运用比率分析法;
B. 关键因素应该容易测量,也应该容易预测;
C. 关键因素与预测的人员数量间应该有某种内在联系,而不仅仅是表面的相关;
D.当生产率发生变动时,应将变动的影响考虑进去。