中小企业人力资源成本控制研究

吴孟桃　刘自山　张加等

摘 要：文章基于X公司，通过运用因子分析与构建对数回归模型，判别出X酒业有限公司为弹性控制型，即动态控制较好，但人力资源成本变动幅度过小，低于行业平均水平。为使其达到最佳状态，修正后得到调整方案为：该企业应将人力资源成本缩减幅度至少控制在7.4%以上，下一年度应至少缩减26 070.94元。

关键词：人力资源；因子分析；对数回归；成本控制

中图分类号：F275 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2015）23-0032-02

企业人力资源成本是指企业为了获得日常经营管理所需的人力资源，并于使用过程中及人员离职后所产生的所有费用支出。

根据人员从进入企业到离开企业整个过程中所产生的人力资源工作事项，可将人力资源成本分为取得成本、开发成本、使用成本、保障成本和离职成本五个方面。

而人力资源成本控制就是指对这五个方面的发生数额和效用进行掌握、调节的过程。当今的企业竞争实质就是核心创造力的竞争和人才的竞争。

人力资源成为影响企业发展的最重要因素之一，因此研究如何更好地加强对人力资源成本的控制，实现人力资源优化配置显得尤为重要。

1 判断X酒业人力资源成本控制状态

1.1 因子回归联合分析法

结合某中小企业人力资源成本支出情况，通过单位量纲统一后得到数据，见表1。

1.2 选择主因子

1.4 结合因子运用回归分析研究成本构成指标关系

因子与人力资源成本总量将存在一定关系，如图1所示。但某些变量说明变量间不一定是线性关系；由点的分布状况可得，x3与Y呈正相关，其余变量间呈负相关。

为分析取得成本、开发成本、使用成本、保障成本、离职成本的变动而具有的规律性，在简单或多元回归方程中，包含了未观测到的影响因变量的变量因素。

考虑到因子分析中未进行共线性排除，在消除共线性时，如逐步回归，剔除元素等方法均会丢失解释变量。增加样本容量虽然可以通过收集更多的观测值增加样本容量，来避免或减弱多重共线性。但当解释变量的总体存在共线性时，理论上来说增加再多的样本容量也不能降低解释变量之间的线性关系。因此对原模型进行适当的变换，从而消除或削弱原模型中解释变量之间的相关关系。

具体有三种变换方式：

①变换模型的函数形式。

②变换模型的变量形式。

③改变变量的统计指标。

此时可考虑对变量形式之前已经处理，而统计指标改变将会对结果产生较大影响，所以考虑改变形式，为减小误差，故可以建立如下对数回归模型：

1.5 模型的检验

1.5.1 意义检验

检验参数估计值的符号以及数值的大小在意义上是否合理。通过模型可以知道，人力资源总成本与因素成正相关关系。这与理论分析和经验判断相一致，意义检验通过。

1.5.2 拟合优度检验（R2检验）

由可决系数R2=0.9917和修正可决系数R2=0.9502可知，模型对数据的拟合程度比较好，表示自变量可以解释因变量的95.02的变化，拟合优度图，如图2所示。

注：Residual表示拟合值Actual表示实际值Fitted表示残差。

但是这只能说明列入模型中的解释变量对应变量联合影响程度比较大，并不能说明模型中各个解释变量对应变量的影响程度都显著，因此我们要做t检验。

1.5.3 回归参数的显著性检验（t检验）

从模型估计的结果可以看出，t的绝对值分别1，在显著性水平为0.05的情况下中，线性回归各解释变量P值在95%水平上P值通过检验。

2 人力资源成本控制状态判别结果

由于该公司已有数十年历史，那么在数据所列年份，员工涨幅缩减应相对稳定，根据计算所得给出的员工人数为80人，默认每年员工不会发生较大幅度变动。

由于X>1，0通过上述函数公式数值，结合人力资源成本控制体对X酒业有限公司进行成本修正控制。修正参数一控制状态，如图4所示。

分析图4，根据人力资源成本控制体系，以最佳状态为限定值，可得该公司人力资源成本调整方案为：应将人力资源成本缩减幅度至少控制在7.4%以上，及下一年度应至少缩减26 070.94元。由于最佳状态系数主要与人力资源使用成本与取得成本相关，故应在这两个成本指标上进行调整缩减。

3 结 语

本文运用了因子分析和回归分析两种数据处理方法，综合了因子和回归两种分析方法的优点。

比如，若对因子分析采用主成分分析法提取主因子，则不论各解释变量服从何种分布，均可以采用因子分析方法对原变量进行独立化处理。

参考文献：

[1] 张效科.企业人工成本分析与控制方法研究[J].会计之友，2009，（6）.

[2] 姜洁.我国企业人力资源成本控制研究[D].北京：首都经济贸易大学，2013.

[3] 孙毅.高新技术企业的人力资源成本控制[D].北京：北京交通大学，2009.

[4] 丁雄.人力资源优化配置技术及其算法实现[J].湖南工业大学学报，2008，（5）.