浅谈电网企业人力资源需求预测模型创新及实践

刘娟

【文章摘要】

伴随着“十二五”规划步伐的推进，我国各企业深受影响，其中，电网企业各项职能划分、运作模式等受到的影响较大，这也就要求电网企业要适应当前电力体制政策的变化，结合供电企业人力资源规划内外环境，在机构和人员配置上作出针对性的创新及实践。本文简单阐述了电网企业人力资源预测的必要性，并对当前电网企业人力资源需求预测模型的进行分析，得出电网企业人力资源需求预测模型创新及实践的最后结论，为电网企业进行与企业发展战略一致的人力资源需求的规划提供参考建议。

【关键词】

电网企业;人力资源;预测模型;创新及实践

1 前言

电网人力资源需求预测是要从人力资源需求的结构、数量等方面进行预测，这一预测过程要将企业的发展战略、企业的内外环境条件等作为必要的考虑因素。而当前在我国电网企业比较常用的预测模型有多元线性回归模型、灰色系统预测模型、神经网络预测模型等。以技术密集，资金密集为特点的电网企业作为我国支撑性的基础产业，无论选择哪一种人力资源需求预测模型，都将会面临着市场经济中的激烈经济和企业人力资源需求预测中的许多不确定性因素，模型当中考虑到的某些定性的因素是很难较好地解决企业在人力资源需求预测方面存在的问题的。要构建一个适合电网企业人力资源需求的预测模型，并在实践当中实现不断的创新，企业本身要清楚电网企业进行人力资源预测的必要性，同时重视研究当前电网企业人力资源需求预测模型。

2 电网企业建立人力资源需求预测模型的必要性

2.1 电网企业人力资源需求预测的目标及现状要求

电网企业人力资源需求预测的最终目的是要满足企业对人力资源的需求，合理控制企业人工成本，为企业的人力资源管理提供决策依据。电网企业人力资源需求预测要考虑企业的人力资源总量、素质分层、特殊人力资源需求等因素，以国家电网公司战略目标为前提，通过对人员需求的预测，对外吸收人才，对内保留、培养人才，提高企业的人才核心力量。

实际上，我国大多电网企业都曾进行过人力资源需求预测模型的探索与创新。人力资源需求预测模式是企业发展战略的重要延伸，一般着眼于企业长远的资源和发展格局，分析研究企业当前的人力资源需求状况，同时预测企业未来的人力资源需求，错金企业人力资源供需需决策和制定规划方案的形成。但目前我国人力资源规划的理论研究仍遠远落后于许多西方国家，并且，部分企业的实践与理论脱节，电网企业的人力资源需求预测也未能避免这个问题。

电网企业人力资源需求预测的目标实现，需要建立系统的、对企业自身有针对性的的预测模式，在相对定性的模式中探索出优化企业人力资源需求结构的创新方法，并应用于企业的运转实践中。

2.2 国家政策及经济大环境的宏观要求

随着“十二五”的不断深入，我国的经济格局得以转变，科学技术也得到迅速发展，国家政策下的宏观环境对电网企业人力资源发展的影响越来越突出。“人才强国”战略、我国关于2010年至2020年人才发展规划等的提出，在我国逐步健全的人事管理政策法规的背景下，对社会各类组织的人才建设来说是一个新的挑战。而如今是我国“十二五”推行的关键时期，电力作为我国经济的一大支撑性产业，在国家的经济发展中的作用日益突出。

此外，中国人力资源市场信息检测中心在2012年曾对我国各大区域的部分城市做过检测，根据他们发布的数据可以发现，即使进入市场求职的人很多，但企业中的职位空缺与求职者的比率还是大于1。而我国电力行业正处于一个快速发展的阶段，人民生活水平的日益提高对电网企业的生产与服务水平都提出了新的要求，这对电力网企业职员的数量、质量和结构的管理创新来说，既是一次新的机遇，也是一个新的挑战。

总之，电网企业建立人力资源需求预测模式势在必行，既是适应我国国家政策和经济大环境的需要，也是电网企业生存与发展的重要举措。

3 我国当前的电网企业人力资源需求预测模型

3.1 我国当前主要的电网企业人力资源需求预测模型

科学的人力资源需求预测模型可以有效地利用现有的经济信息，根据企业自身的情况，得出相对准确的预测结果，辅助企业人力资源需求的相关决策的形成。在现有的企业人力资源需求预测模型中，电网企业往年人员总量与变电容量等数据的变化量其实并没有十分必要的关系，就算企业的工作总量变大，只要能够保证电网企业有较科学先进的技术和较好的管理水平，尤其是企业中各员工的综合素质得到保证，电网企业的发展能力还是可以得到保持和提高的。

3.2 当前我国电网企业主要的人力资源需求预测模型

3.2.1多元线性回归模型

数理统计传统的计算方法之一是回归分析法，处理各变量之间相关的关系。电网企业可以利用售电量、时间、资金投入等变量之间的关系，建立起它们的经验公式，也叫回归方程，这样就可以展开这些量的回归分析。在售电量、时间等多个自变量与因变量之间得关系为线性关系时，电力企业所进行的的这一回归分析过程就属于多元性的回归。在实际情况中，影响电网企业人员数量的原因有很多，不仅仅是售电量、时间、资金投入率等，工资增长率也是一个重要因素。因此，电网企业在进行多元线性回归分析时，要重视运用售电量、工资增长率和资金投入率3 个因素建立多元回归模型，找出售电量、资金投入率和工资增长率对企业的人员数量的影响程度。如今，越来越多的电网企业采取了这种模式创新本企业的人力资源需求预测模型，实践证明，运用多元线性回归模型对于电网企业人力资源需求进行预测是较为合理的。

3.2.2灰色系统预测模型

灰色系统预测模型与其他模型相区别的显著特点是它采用的是小样本，通过生成、挖掘样本数据，得到有实际利用价值的信息，发现、总结系统运行的规律。灰色预测是一种单数列预测的方式，把受单一因素影响之外的无法确定关系的量称为灰色量。电网企业人力资源需求预测在对灰色量进行预测时，要从企业自身发展的时间序列中发掘有用的小样本，提取有价值的信息，才能够建立和利用灰色系统预测模型，发现和认识企业在那个时间序列中的人力资源需求规律，对企业未来发展的人力资源需求进行预测。具体的计算方法大致为在收集的一系列企业相关数据中选择数列，把选择的相关数据累加生成，再代入灰色系统的微分方程，最后还原模型并得出原始的数列预测值，再应用于企业近十年的人员统计等。

3.2.3神经网络预测模型

神经网络预测模式采用的是前向多层神经网络的反向传播算法，也叫BP 算法。这种算法一般包括输入层、隐层和输出层。电网企业可以通过MATLAB软件来建立企业人力资源需求预测的BP 神经网络。利用神经网络预测模型进行人力资源需求预测要将电网企业已知的售电量、资金投入率、人员数量等数据放入BP神经网络中，在对BP网络进行训练的过程中便可以建立起电网企业人力资源需求预测模型。这一种 BP 神经网络经过国内外的成功应用，证明是可以成功地对电网公司的人力资源需求进行预测计算的。

4 存在的问题

上述三种模型是当前我国电网企业人力资源需求预测的主要类型，其中灰色系统预测模型的标准差最大，而神经网络预测模式的标准差是最小，这些预测过程相对严密的预测模式存在的不仅仅是差距，还有它们自身的问题，现今各种关于人力资源需求预测的模型其实也是有缺陷的。如灰色系统预测模型对样本数据的期限有较大要求，越近期的数据越有效;多元回归模型则需要大量符合一定统计规律的的统计数据;而神经网络预测模型对近期的数据的模拟及预测，准确度较高，不适合电网企业人力资源需求的中长期预测。

5 电网企业人力资源需求预测模型创新及实践

电网企业对人力资源预测模型进行探索的出发点是促进企业的发展、提高经济效益，人力资源向集约化发展就是人力资源需求预测模型建立的方向。如今是在“十二五”的关键时期，建立一套科学合理、实用性强的人力资源需求预测模型更是十分必要的，通过对建立的必要性及当前电网企业人力资源预测模型的分析，可以得出电网企业人力资源需求预测模式的创新及实践要遵循以下原则的结论：

5.1 以战略导向为原则

电网企业人力资源需求预测模型的创新及实践要遵循“人才发展”战略及国家人力资源发展规划的要求，控制企业的用工总数量、 优化各部门职工结构、提升企业职工素质结构，以达到用工策略最优化，用工风险最低化。也就是说，電网人力资源需求预测模型的创新，要遵循时下政策的要求，在原有模型的基础上进行完善、创新。只有这样，电网企业才能建立起既符合国家政策要求，又适合企业生存与发展科学合理的人力资源需求预测模型。

5.2 定量与定性相结合

电网企业建立科学合理的创新型人力资源需求预测模型，就要充分考虑建立模型及企业具体的实践过程中各种限制性的条件，在现有的各种人力资源需求预测模型中选择适合企业自身发展地模型，采取一种科学的预测方法，实现预测结果的相对准确性和应用实用性。在搜集的关于企业内外部准确信息和相关数据基础上，实现电网企业人力资源需求预测模型的创新及实践。

5.3 系统性

和一般电网企业模型的建立一样，模型的创新也是要考虑企业用工总数量、职工专业结构、人员综合素质的。对多元线性回归模型、灰色系统预测模型、神经网络预测模式三个模型的研究，要明晰不同模型构成之间相互联系和区别，在它们的相互关系中发现规律，并按照电力生产的需要来决定企业用工总数量，职工专业结构、职工综合素质，建立起较为严密的逻辑思维框架对企业人力资源需求进行整合和预测。

【参考文献】

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