从运营监测角度看人力资源综合监测分析

郑高峰，卞真旭，周 明，刘朋熙，肖家锴，李 博，邵珺伟，王 筠

(1. 国网安徽省电力有限公司，合肥 230061；2.国网安徽省电力有限公司信息通信分公司，合肥 230061)

本文以运营监测(控)中心全面监测业务的强大信息系统为支撑，综合运用“大数据”技术，基于ERP系统、人力资源信息管理系统、人力资源内部市场、营销业务系统等产生的海量明细数据，持续开展人力资源基本面和各项专题监测。

与业务部门的专业监测相比，该方法具有更强的系统性、全面性和实时性，以运行监测角度的人力资源综合监测分析为基础，开展更加明确的实施与细化分析，从而提高公司人力资源的管理水平。

1 人力资源基本面监测

人力资源基本面监测包括员工结构性和流动性所涵盖的多个监测点，以问题为导向，重点关注员工素质、能岗匹配度和退出员工分布。

1.1 员工结构性监测

员工结构性监测包括年龄结构、学历结构、人才当量密度结构、非有效人力资源结构等4个监测点，借助数据可视化工具和穿透分析工具，管理人员可以对员工各项结构性指标有整体认识，同时对指标异常的部门、单位层层下钻，分解指标贡献度，剖析异常原因，促进业务部门核查、地市单位自查。

(1)年龄结构监测。电力公司是资金、技术、服务密集型企业，需要大量专业人才进行生产、经营、管理等工作。全省员工年龄结构基本符合正态分布，为一个较为稳定的年龄分布。由于全省员工平均年龄超44岁，并且46～55岁占总数的43.68%，公司总体用工情况呈轻微老龄化趋势。下钻至地市公司和直属单位，可以看出除担当员工培训的服务中心呈明显的老龄化结构(员工年龄分布大量集中在45岁及以上)，直属单位均为平均年龄在30～40岁间的正态分布，而各地市公司的年龄结构与公司整体员工基本一致。

(2)学历结构监测。全省员工中30.97%为本科及以上学历，69.03%为大专及以下学历。其中，直属单位员工均拥有较高的学历水平，本科及以上学历人数占比均在80%以上；而各地市公司本科及以上学历占比较低，超半数地市公司低于30%。

(3)人才当量密度监测。人才当量密度作为国家电网同业对标指标的重要指标之一，可以从学历、技术技能等级、专家人才等级、职称等级多个方面综合评价员工队伍文化素质和技术水平。全省人才当量密度为0.8817，下钻至地市公司有13家市公司人才当量密度低于0.8，全省总体员工人才素质较低。

(4)非有效人力资源结构监测。公司目前人力资源管理对象包括法定年龄内具有劳动能力的在岗工作员工，企业发放补贴的退休员工，入职培养期、调出、待岗、长期病休假和内部退养员工，将后五种员工归为公司非有效人力资源。全省非有效人力资源中89.37%为入职培养期，7.91%为内部退养。如将不包括入职培养期员工的非有效人力资源溯源至各地市公司和直属单位，部分单位非有效人力资源占比较高，人力资源管理压力较大。

1.2 员工流动性监测

(1)人员流动率监测。人员流动率为衡量员工队伍稳定性的重要指标之一，该指标在不超过8%时属于较稳定范围，由于电力公司行业的特殊性，通常各省、市级供电公司人员流动率不超过6%。本省人员流动率为4.48%，通过下钻分析，有两家市公司A、B人员流动率超过6%，另有一家直属单位C人员流动率高达16.38%。

(2)增减员监测。本部分主要对人员流动了较高单位的增减员时间以及去向(来源)进行监测。经过分析发现：市公司A人员流动率为6.87%，报告期内共增员136人，减员221人，其中50%为退休，37%为人员调出，并且与调入人数基本持平；市公司B人员流动率为6.48%，报告期内增员39人，减员99人，增员总数中89%为录取的应届毕业生，减员总数中49%为终止劳务派遣关系，37%为退休；直属单位C较高的人员流动率主要来自录用的研究生。

(3)退出员工(劳动者主张解除劳动合同)监测。报告期内退出员工共计114人，其中有3家市公司和一家直属单位员工数超过10人。退出员工工龄分布在0～37年间，而低工龄(工龄小于等于3年)退出员工数占总数的36%。

从退出员工全日制最高学历所学专业看，近半数为电工类专业。这与公司招聘员工所学专业比例基本一致，财会类专业退出员工约占总数的14%，属于主动辞职风险较高类专业。

从退出员工专业部门来看，检修、营销两专业约占总数的71%，并且大专及以上学历退出员工占上述两专业部门较大比例，可以看出近年来高学历员工对检修、营销等一线工作热情较低。

2 人力资源专题监测

2.1 用工配置率及超缺员监测

从全省各单位来看，9家市公司用工配置率为80%～100%，用工配置情况良好；直属单位E(255%)、市公司M(105%)、N(101%)用工配置率超标，另有5家市公司用工配置率低于80%，人力资源压力较大；其中，直属单位E仅配置管理类定员，有43名员工定岗物业后勤专业，致使用工配置率超标。

下钻至各县公司，有4家县公司用工配置率超过120%，人员配置超标情况较为严重，另有7家市公司本部用工配置率低于70%。

从全省各定员专业来看，物业后勤用工配置率为680%，属严重超标，管理类配置率为116.4%；营销、检修等专业用工配置率均低于100%，尤其物资保障、建设和信息通信专业用工配置率在40%左右，总体呈结构性缺员。另有能源发电、产品制造等专业在本省内无定员配置，却仍有78名员工定岗上述专业。

2.2 农电用工专题监测

截至报告期末，全省农电用工人数约占总体员工数的49%，人员流动率2.58%，农电工队伍基本稳定。农电工中99.5%的员工定岗为运维检修、农网营销等，由此看出农网中很大一部分基础一线工作由农电用工在承担。

农电用工超50%员工年龄集中在46～55岁，呈较明显的老龄化态势；并且75%农电工为高中及以下学历，整体学历水平较低。

未来五年内约有20%农电用工面临退休，并且男性退休预警员工中有近30%为检修专业，一线农电用工在未来五年内可能面临较大的用工缺口。

3 退休预警机制建立

将男性员工退休年龄设定为60岁，女性干部退休年龄设定为55岁，女性员工退休年龄设定为50岁，将未来五年内退休员工划为退休预警员工，利用可视化工具TABLEAU可以制作单位—部门联动的可视化工具，建立退休预警机制(见图1)。

图1 退休预警机制

利用该工具容易看出，部分单位退休预警人数较多，市公司X超半数退休预警男性员工为营销专业，市公司Y超30%为检修专业。检修专业工作性质决定了其对员工性别、体能情况要求较高，并且较营销专业需要较长的培训、岗位适应期，大量退休预警男性员工将会造成公司较大的人力资源压力；市公司Z超半数退休预警女性员工为营销专业，而营销一线窗口工作往往由女性员工承担，大量退休预警女员工可能造成营销窗口工作用工缺口。

4 人力资源监测结论与建议

本省用工整体呈现结构性缺员局面，具体表现为管理类和后勤服务类超员，物资保障、建设、信息通信等专业缺员较为严重，总体用工配置率低于标准(100%)。造成结构性缺员的主要原因为人岗不匹配、岗位配置不合理。

为有效缓解结构性缺员局面，首先应做到人员基础信息库数据准确，人岗严格匹配，严禁出现人员不在岗、一人多岗等情况，规范管理提升数据质量；其次综合考虑人员岗位调配、调整招聘名额和对应岗位专业，并向存在用工缺口的专业倾斜。

退出员工较多的单位以及低工龄退出员工占新招聘大学生数较多的单位应及时调整员工的招聘策略。部分客观条件较为艰苦的单位适当放宽招聘标准，促进招聘本地化、个性化；同时全省拓宽招聘渠道，内部招聘、校园招聘、社会招聘并举；为员工规划明确的成长路线，建立完善的奖励体系(薪酬、绩效、竞争机制等)，增强新员工的企业认同感和使命感，提升队伍稳定性。

承担大量一线营销、检修工作的农电用工存在一定老龄化、人才当量密度较低等问题，综合其未来五年内退休员工比例较高，应通过岗位技能培训、提高招聘标准等措施鼓励农电工提升自身技术技能水平和岗位匹配度，充实一线员工。综合一线员工中低工龄退出员工较多的问题，应综合考虑员工岗位调配和采用新入职员工轮岗制培养机制。

流动率较高的单位应注意队伍的稳定性，终止劳动派遣用工的劳务派遣关系，可以逐步优化用工形式，促使人力资源管理趋向扁平化，但应注意加强相应岗位人员配置和培训等工作的开展；针对本省人才当量密度普遍较低的现象，应从岗位、年龄结构和低当量值(如0.6)员工的素质结构深入分析，定制人才当量提升三年具体规划，将指标与部门业绩挂钩等，搭建全面的人才当量提升平台。

5 结语

运监角度下的人力资源综合监测分析关联多个系统，改变了传统人力资源无定量分析、结论无明确数据支撑的现状；TABLEAU可视化工具使得数据具有更强的可读性，结论更加直观，结合软件自带穿透分析功能，可更准确地分析问题根因，更全面地统观整体数据情况，更便捷地比较指标走势。

受限于数据来源及获取途径，目前本文提及的工具只限于线下导出人力资源基础信息库数据支撑工具分析，后期若能开放业务系统数据获取权限、开发数据接口实现可视化自动取数，则监测分析工具会具有更高的实用性。