基于相關性分析和回歸分析方法的人員總量預測和控制方案探究

魏玉婷

摘 要：本文通過利用相關性分析的方法尋找影響人員總量的關鍵因素，再利用該關鍵因素的歷史數據，通過回歸分析的方法建立數學函數模型，并最終預測未來的人員總量，用這種方法預測人員總量具有一般性，可以廣泛地應用于不同的企業，具有可推廣性。

關鍵詞：人力資源管理；人力資源規劃；相關性分析；回歸分析；函數模型

中國自改革開放以來，在經濟制度和經濟運行方面取得了巨大成就，經歷了被稱為“中國增長奇跡”的高速增長期，但中國為了取得如此成就的同時，也付出了大量的資源浪費、破壞生態環境的沉重代價。時至如今，在全球化、知識經濟的時代，由原先的野蠻式發展開始逐步轉向依靠科技進步、勞動者素質提高、管理創新、生態良好的文明發展方式轉變，由此形成了經濟新常態。

隨著國企改革、簡政放權等改革大刀闊斧的進行，改革紅利持續釋放，某國有企業的經濟發展飛速，科研任務也逐年增加，然而該企業的管理短板逐步顯現，人員使用效率不高的問題越來越明顯，面對激烈的市場競爭，該企業還需從各方面來提高人員的使用效率，但科研任務的增加、人員總量和人員使用效率三者之間矛盾也越來越突出。

人員總量的控制和測算一直是人力資源管理職能工作中的重點和難點問題，如何科學預測該企業“十三五”的人員規模也成為急需解決的問題之一，因此本文通過利用往年的歷史數據并借助數學的分析方法來建立一定的數學函數模型，預測該企業“十三五”的人員規模，為后續“十三五”人力資源規劃人員總量作準備和參考。

一、人員總量預測和控制的常用方法

1.職位分析法

職位分析法是通過與各主管進行訪談溝通，從崗位重要性及工作量飽和度兩個維度來對員工的工作進行判斷評分，并了解各主管的增員需求量、增員原因及對增員崗位的緊迫性進行排序，最后確定需增員的崗位及增員數量。

2.基準配置法

基準配置法是根據工作需要，必須要在某些崗位上配置一定數量的人員。基準配置法主要是通過與相關人員進行訪談以及根據相關文件了解崗位人員配置需求。

3.行業比例法

行業比例法是根據同行業經驗，通過某一類人員數量與企業職工總數的比例來確定該類人員定編人數的方法。這種方法從管理或服務的角度來確定人員，主要適用于企業內各種服務性、管理性或輔助性部門的人員的定編，依據服務對象數確定服務人員數量。

4.工作量預測法

工作量預測法是通過崗位工作分析表，估算每一項工作每月所花費的時間，然后將每項工作時間加總得出該崗位工作的時間，再與月標準工作時間進行比較，計算該崗位所需的人員數量和增員人數。工作量測算法的前提必須梳理確認崗位的工作分析表，使得工作分析表涵蓋崗位的全部工作內容。

5.模型定編法

模型定編法是通過利用歷史數據來進行相關性分析，確定影響人員數量的因素，發現他們之間存在的規律，利用回歸分析的方法將這種規律通過數學模型來表達。再通過時間序列法推測未來的數據，將此數據代入數學模型中，從而得出該年度的人員規模。

二、相關性分析和回歸分析介紹

1.相關性分析介紹

相關性分析是指對兩個或多個具備相關性的變量元素進行分析，從而衡量兩個變量因素之間的相關密切程度。相關關系一般表現為以下三種變化：正相關、負相關和無相關。在統計學中，進行相關性分析的判斷主要用“相關系數”來衡量，從數量上描述兩個變量之間的相關程度，用符號“r”來表示。相關系數取值范圍限于：-1≤r≤+1，當r<0，表現為負相關；當r=0，表現為無相關；當r>0，表現為正相關。相關系數表示的意義如下表1：

相關系數的計算公式如下：

設（X1，Y1），（X2，Y2），......，（Xn，Yn）是來自二位總體（X，Y）的一個容量為n的樣本，

則稱

為二維樣本的協方差。稱

（1）

為二維樣本的相關系數。

協方差是描述二維隨機變量兩個分量相互關聯程度的一個特征數，如果將協方差相應標準化變量就得到相關系數，從而可以引進相關系數去表示二維隨機變量兩個分量間相互關聯程度。由于相關系數的值能更直觀的反應兩個分量之間的相關程度，因此相關性分析比協方差更為常用，并被廣泛運用。

2.回歸分析介紹

回歸分析基于觀測數據建立變量間適當的依賴關系，以分析數據內在規律，并可用于預報、控制等問題。回歸分析研究的主要問題是：

（1）確定Y與X間的定量關系表達式，這種表達式稱為回歸方程；

（2）對求得的回歸方程的可信度進行檢驗；

（3）判斷自變量X對因變量Y有無影響；

（4）利用所求得的回歸方程進行預測和控制。

三、某企業近幾年經濟等指標與人員規模的相關性分析

1.某企業近幾年數據統計及相關性計算

現為研究該企業人員規模與哪些經濟等指標的相關性較高，即研究哪些指標的變化對人員規模的變化最明顯。通過從2003年～2014年主要的經濟指標的數據變化趨勢來確定影響該企業人員規模的關鍵性因素。利用相關性分析的方法，分別將上述數據代入式（1），計算出每個指標之間的相關系數。以下是利用EXCEL軟件統計出各個指標與人員規模的相關系數，具體數據如下表：

由上表數據可知，各項指標和人員規模的相關性都很高，說明各個指標之間并不是相互獨立的，而是相互影響的，同時相關系數基本都落在0.5

四、人員規模測算的數學函數模型

1.“人工成本總額”和“從業人員平均人數”的數學函數模型

（1）數學模型的建立

上面已經利用相關系數得出“人工成本總額”和“從業人員平均人數”的相關性最大，因此可以利用EXCEL軟件進行回歸分析，但由于2003年的人工成本總額并未考慮資金的時間價值，與現在的人工成本總額在數值的絕對值上并不具有太大的可比性，如果將所有的年份的人均工資進行回歸分析時可能會導致最終的函數模型偏差較大，因此在求數學函數模型時只選取了近4年的數據，通過回歸分析后得出的“人工成本總額”和“從業人員平均人數”數學函數模型為：

Y=335.66×e0.0045x式（2）

其中Y表示人工成本，X表示從業人員平均人數，兩者之間的擬合度指數R2=0.8177，說明人工成本可以解釋從業人員平均人數81.77%的變化，具有很高的擬合度。

（2）2020年從業人員平均人數的測算

測算2020年該企業從業人員平均人數，首先要推測2020年人工成本的數據。這里用固定比例增長的方法推測2020年末該企業的人工成本，假設該企業在“十三五”期間每年人工成本的增長率為10%，根據2014年該企業人工成本為21446萬元作為基數，到2020年末該企業的人工成本將為：21446*（1+10%）6=37993元，將次數據代入式（2），即

335.66×e0.0045x=37993

求出X≈1051人。

2.“增加值”和“從業人員平均人數”的數學函數模型

（1）數學模型的建立

使用與“人工成本”和“從業人員平均人數”來建立數學函數模型相同的方法，也同樣能建立“增加值”和“從業人員平均人數”的數學函數模型，在建立模型時，也只用了近4年的數據來推導函數。利用EXCEL軟件進行回歸后得出的“增加值”和“從業人員平均人數”數學函數模型為：

Y=66.379×e0.0071x 式（3）

其中Y表示工資總額，X表示從業人員平均人數，兩者之間的擬合度指數R2=0.8644，說明工資總額可以解釋從業人員平均人數86.44%的變化，具有很高的擬合度。

（2）2020年從業人員平均人數的測算

測算2020年該企業從業人員平均人數，首先要推測2020年增加值的數據。這里增加值是根據“十三五”規劃的經濟指標，該企業預計2020年末的增加值約為96000萬元，將次數據代入式（3），即

Y=66.379×e0.0071x=96000

求出X≈1025人。

3.2020年該企業人員規模的最終預測

若只選取人工成本總額一個關鍵因素來預測人員總量時，可能過于片面，影響預測的準確性，為避免這種情況，現綜合考慮“人工成本總額”和“增加值”這兩個關鍵指標，可以利用加權平均的方法綜合兩者的因素，最終2020年該企業從業人員平均人數可以按以下公式預測：

從業人員平均人數=（1051+1025）/2=1038人。

在利用回歸分析的方法建立函數模型時，擬合指數最高的是R2=0.8644，因此誤差大約在13%左右，根據擬合指數，可以推測該企業最終2020年從業人員平均人數是在1038人的基礎上±13%，因此2020年從業人員平均人數的范圍大約為903-1173人之間。

五、總結

上文利用相關性分析的方法確定了“人工成本總額”和“增加值”來作為影響該企業人員規模的兩個關鍵因素，同時也分別利用回歸分析的數學方法來推導出了兩個數學函數模型，最終運用加權平均的方法推測2020年該企業從業人員平均人數大約在903人-1173人之間。用此方法成功地預測了該企業的人員規模的范圍，比傳統的方法更具有客觀性，避免了人為的主觀性。但是兩個數學函數模型的建立和人員推測都是基于對歷史數據的，在未來的發展過程中還可能會有很多的變化和不確定性因素，因此人員的規模還必須與每個單位實際的經營業績相匹配的同時，還要不斷優化流程，提高效率，精簡人員，不斷提高人員的使用效率。

參考文獻：

[1]滕素珍，馮敬海.數理統計學[M].大連理工大學出版社，2005年4月第4版.

[2]王建華.S通信公司定員定編方法的應用[D].西南交通大學碩士學位論文，2010年.

[3]彭劍鋒.中國企業進入人力資源效能管理時代[J].中國人力資源開發，2013年.

[4]程開明.移動通信公司定崗定編的方法及應用[J].市場研究，2006年.

[5]戴良鐵.傳統的職務分析方法及利弊[J].中國勞動，2002年.

[6]孫久文.一汽大眾總裝車間人員優化配置方案設計[D].碩士學位論文，2005年.

[7]彭宏.D公司生產保障部門定編定員再設計[D].碩士學位論文，2002年.

[8]白光.企業非生產人員定編人數計算方法[J].中國鋁業，1999年.