低碳经济背景下企业专业技术人才需求预测方法的探索

来源:用户上传      作者: 肖 灿 晋 婧

　　摘要:在低碳经济背景下,技术创新成为众多企业在战略转型过程中的关键。而企业专业技术人员的存量及配置是推动技术不断创新的源动力,因此,对企业未来的专业技术人才需求量进行预测十分必要。文章通过对现有的人力资源需求预测定量方法进行分析比较,选择出适合企业在战略转型时期对技术人才需求的预测模型,并运用该模型对企业人力资源需求进行预测。
　　关键词:人力资源需求预测;企业战略转型;专业技术人才;低碳经济
　　
　　一、引言
　　近年来,特别是自哥本哈根世界气候大会之后,应对气候变化和发展低碳经济已经成为各国关注的焦点。发展低碳经济的核心是技术创新、制度创新、发展观的转变。新产品的开发和新技术的研发成为关键,究其根本,技术进步对于企业生产结构优化的推动力实质上来自于人力资本尤其是高技术人才的存量和配置。随着国家教育部鼓励高校设立与战略性新兴产业发展人才需求相关的新专业,企业在技术人才供给方面有了一定保障。在这样的形势下,对企业中相关专业技术人才的需求量进行预测已变得十分必要。如果不能事先为企业发展预测并提供所需的人才,企业将不可避免的出现人力短缺的现象,从而影响正常的生产活动。
　　二、人力资源需求定量预测方法选择
　　(一)趋势预测法
　　趋势预测法是利用企业过去的统计资料进行定量预测的方法,主要包括简单的单变量预测模型和复杂的单变量预测模型。
　　1、简单的单变量预测模型
　　简单的单变量预测模型以产量或者时间作为自变量,以人力资源需求作为因变量,假设过去人力的增减趋势保持不变,一切内外影响因素也保持不变。
　　2、复杂的单变量预测模型
　　复杂的单变量预测模型是在人力资源需求当前值和以往值机产出水平的变化值的基础上增加劳动生产率变量建立的,实际上考虑的是技术水平变动情况下的人力资源需求变化。公式表示如下:Mt=。其中,Mt是t时刻人力资源需求预测值;M0是t为0时的人力资源需求量;M-1是t为0时的生产水平,Yt是t时刻的生产水平,Y0是基期前一期的劳动力数,Y-1是基期前一期的产出水平。
　　趋势预测法对于企业在战略转型期对于技术人才需求进行预测的适用性分析:
　　第一,简单的单变量预测模型假设人力资源趋势保持不变,仅仅只以时间或者产量作为预测未来需求的依据,与企业在转型期调整人力资源结构的事实相悖。
　　第二,复杂的单变量预测模型中尽管考虑了技术水平变动等因素,但其考虑的是总体劳动力的需求变化,而对于专业技术人才的需求变化难以预测。
　　介于以上两点原因,此种模型不适用于对企业转型期技术人才的需求进行预测。
　　(二)时间序列预测法
　　时间序列预测法就是通过编制和分析相关指标的时间序列,根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势,进行类推或延伸,借以预测下一段时间或以后若干年内指标可能达到的水平。
　　时间序列预测法对于企业在战略转型期对于技术人才需求进行预测的适用性分析:时间序列预测方法假设事物发展过程没有跳跃式发展,一般属于渐进式发展,并且以过去和未来的变化规律相同为前提,这同样与企业在转型期调整人力资源结构的事实相悖,应选择其他预测方法。
　　(三)多元回归预测法
　　多元回归预测法是通过运用事物之间的各种因果关系,根据多个自变量的变化来推测因变量的变化。与以上两种预测方法不同的是,它不只考虑了时间或产量等单个因素,也不单单依靠过去的资料来拟合方程,延长趋势线来预测,而是更关注变量之间的因果关系。多元回归预测方法通过考察与人力资源需求量有关的因素作为变量,并搜集历史资料中的有关数据,进行回归计算及方程拟合,从而预测出未来一定时刻的人力资源需求量。
　　企业在战略转型时期对于相关专业技术人员的需求预测具有一定的特殊性,其无法参照企业的历史资料。而多元回归预测方法并不需要依靠过去的资料对未来的需求进行预测,关键在于找出与人力资源需求相关的因素,有全面反映变量关系,应用条件相对简便等优点,故本文选取此种方法预测企业在未来对于专业技术人员的需求量。
　　三、多元回归预测模型在需求预测中的应用
　　采用多元回归预测模型对专业技术人才需求进行预测的步骤如下:
　　(一)设定相关变量
　　企业要预测未来专业技术人才的需求情况,应该明确决定人才的需求的因素。这些因素主要包括:生产技术水平、职工总数、产品产值及销售额、研发资金投入率、科研工作量化(科研项目、科研经费)、所从事工作的种类及复杂程度。根据实际问题的专业知识并查阅大量实证研究资料,对上述因素进行筛选,选取以下几个影响因素:
　　第一,企业的产品销售额。此影响因素应包括企业过去10年内的所有数值以及企业未来5年预期的规划值。
　　第二,企业的研发资金投入率。研发资金投入率是指研究开发资金投入占公司生产总值的比例,是影响专业技术人才需求数量的主要指标。
　　第三,专业技术人才的科研工作量化(科研项目、科研经费、科研成果)。通过对专业技术人员的科研工作进行量化,如针对承担科研项目、争取科研经费、科研成果展示等方面的考察,以此来反映科研工作情况。
　　第四,职工总数。对于企业来说,各类员工间应有合理的比例,即专业技术人员与职工总人数有一定的比例关系。
　　(二)变量相关性分析及多元回归模型方程建立
　　通过查阅有关技术型企业的相关数据,并进行计算验证,发现专业技术人才的科研工作与企业的研发资金投入率具有高度相关性。因此,舍去此因素。即因变量y为技术人员需求量,自变量包括产品销售额(x1)、研发资金投入率(x2)、职工总数(x3)。
　　运用各变量建立多元回归方程:
　　y=a0+a1x1+a2x2+a3x3
　　根据企业近十年的专业技术人员数量及各自变量的数值,通过统计软件进行分析,可求出相应的a0、a1、a2、a3而求出多元回归方程表达式。
　　(三)多元回归方程有效性检测
　　第一,为确定变量之间的线性关系,采用线性假设F检验。
　　建立F统计量:
　　若F≥Fα(3,n-4)(α=0.05),则拒绝H0,即认为线性回归显著。
　　第二,确定模型方程的显著性,即检验多元回归方程中因变量与自变量是否有显著的相关关系。通过统计企业中各变量近十年的数据,用SPSS等统计软件进行相关性分析,根据输出的相关系数,从而判断因变量与自变量之间的相关性。
　　(四)运用多元回归预测方程进行预测
　　经过前面的各种检测,模型若被检测为是可靠的,则用此模型预测企业在未来几年对于专业技术人员的需求情况。依次将企业对于产品销售额、研发资金投入率、职工总数的规划值带入多元回归方程,计算出专业技术人员需求量的可能取值范围。
　　四、结束语
　　在低碳经济背景下,开发新产品与研发新技术成为企业调整发展战略的必要举措,因此,对企业中专业技术人才需求进行预测十分必要。本文通过对人力资源需求预测的定量方法进行适应性分析,寻找出适用模型。在多元回归预测模型的实际运用中,提出影响专业技术人才需求的相关因素,在验证所建立的多元回归方程有效的前提下,将企业中相关指标(因变量)的规划值带入方程,从而求出专业技术人才需求预测值。由于自身能力及客观条件的限制,本文并未进行此方面的实证研究。未来研究工作将尝试从案例研究开始,选择典型的企业,逐步收集所需数据,并且不断跟踪发展,以期验证此预测方法的有效性。
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　　(作者单位:中南大学商学院)

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