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组织发展模型.ppt

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1)企业的行业特性,2)企业的发展战略,3)企业文化,4)企业人力资源管理系统,五、制定企业人员规划的基本原则,保证人力资源需求的原则,与内部环境相适应的原则,与战略目的相适应的原则,保持适度流通性的原则,六、制定企业人力资源规划的基本程序,1.调查、搜集和整顿多种信息;,2.确定规划期限,理解既有人力资源状况;,3.對企业未来人力资源供求進行预测;,4.制定计划,并分别提出多种政策措施;,5.人员规划的评价与修正。,第二节,企业人力资源的需求预测,壹、人力资源需求预测的内容,(壹)企业人力资源需求预测(数量、质量需求),(二)企业人力资源存量(自然減员、流動)与增量(规模与产业发展变化导致的需求增量)预测,(三)企业人力资源构造预测(人力资源组合),(四)企业特种人力资源预测(储备人才),二、影响人力资源需求预测的壹般原因,1.顾客需求的变化(市場需求),2.生产需求(或者企业總产值),3.劳動力成本趋势(工资状况),4.劳動生产率的变化趋势,5.追加培训的需求,6.每個工种员工的移動状况,7.旷工趋向(或出勤率),8.政府的方针政策的影响,9.工作小時的变化,10.退休年龄的变化,11.社會安全福利保障,三,、人力资源预测的预测阶段,1.根据工作岗位分析的成果确定职务编制和人员配置,2.進行人力资源盘點,记录出人员的缺编、超编以及与否符合职务资格规定;,3.将上述成果与部门管理者進行讨论,修正并得出记录成果;,4.對预测期内退休的人员、未来也許发生的离职的人员(可以根据历史数据得到)進行记录,得出记录成果(為未来的人员流失状况);,5.根据企业发展战略规划,以及工作量的增長状况,确定各部门還需要增長的工作岗位与人员数量,得出记录成果(為未来人力资源需求量);,6.将現实人力资源需求量、未来的人员流失状况和未来的人力资源需求量進行汇總计算,得出企业整体的人力资源需求预测。,四、人力资源需求预测的准备阶段,(壹)构建人力资源需求预测系统,企业總体經济发展预测系统+企业人力资源總量与构造预测系统+人力资源预测模型与评估系统,(二)预测环境与影响原因分析,1.SWOT分析法!,2.竞争五要素分析法,(三)岗位分类,1.企业专门技能人员的分类,2.企业专业技术人员的分类,3.企业經营管理人员的分类,(四)资料采集与初步处理,1.数据的采集,2.数据的初步处理(样本数据的校验),五、人力资源需求预测的定性措施,1、經验预测法,2、描述法,3、德尔菲法,德尔菲法(Delphi Method),是壹种专家集体定性预测措施。1946年,兰德企业初次用這种措施用来進行预测,迅速广泛被采用。,德尔菲法根据系统的程序,采用匿名刊登意見的方式,即专家之间不得互相讨论,不发生横向联络,只能与调查人员发生关系,通過多轮次调查专家對問卷所提問題的見解,通過反复征询、归纳、修改,最终汇總成专家基本壹致的見解,作為预测的成果。這种措施具有广泛的代表性,较為可靠。,六、人力资源需求预测的定量措施,(壹)转换比率法,(二)人员比率法,(三)趋势外推法,(四)回归分析法,(五)經济计量模型法,(六)灰色预测模型法,(七)生产模型法,(八)馬尔可夫分析法,(九)定员定额分析法,(拾)计算机模拟法,转换比率法,计划期末需要的员工数量=,(目前的业务量+计划期业务的增長量),目前人均业务量*(1+生产率增量),如某企业产量10000台,基层员工200人;计划增产5000台,估计生产率增長0.2;假设無流失減员。则应新招基层员工多少?,15000/(50*1.2)-200=250-200=50,趋势外推法(,Trend extrapolation,),是根据過去和目前的发展趋势推断未来的壹类措施的總称,用于科技、經济和社會发展的预测,是情报研究法体系的重要部分。,趋势外推的基本假设是未来系過去和目前持续发展的成果。,趋势外推法的基本理论是:决定事物過去发展的原因,在很大程度上也决定该事物未来的发展,其变化,不會太大;事物发展過程壹般都是渐進式的变化,而不是跳跃式的变化掌握事物的发展规律,根据這种规律推导,就可以预测出它的未来趋势和状态。,Y=f(t),可用,Excel,、,spss,、,sas,、,eviews,等处理,回归分析法,是在掌握大量观测数据的基础上,运用数理记录措施建立因变量与自变量之间的回归关系函数体現式(称回归方程式),壹元回归分析、多元回归分析,线性回归分析和非线性回归分析,壹般体現式:y=a+bixin,灰色模型,grey models,假如壹种系统具有层次、构造关系的模糊性,動态变化的随机性,指標数据的不完备或不确定性,则称這些特為灰色性。具有灰色性的系统称為灰色系统。在灰色系统理论中,运用较少的或不确切的表达灰色系统行為特性的原始数据序列作生成变换後建立的,用以描述灰色系统内部事物持续变化過程的模型,称為灰色模型,简称GM模型。,第三节,企业人力资源供应预测与供求平衡,壹、影响企业外部劳動力供应的原因,(1)地区性原因,(2)人口政策及人口現实状况,(3)劳動力市場发育程度,(4)社會就业意识和择业心理偏好,二、企业外部人力资源供应的重要渠道,(1)大中专院校应届毕业生,(2)复员转业軍人,(3)失业人员、流感人员,(4)其他组织在职人员,三、企业人员供应预测的环节,1.對企业既有的人力资源進行盘點,理解企业员工队伍的現实状况。,2.分析企业的职务调整政策和历年员工调整数据,记录出员工调整的比例。,3.向各部门的主管人员理解未来也許出現的人事调整状况。,4.将上述的所有数据進行汇總,得出對企业内部人力资源供应量的预测。,5.分析影响外部人力资源供应的多种原因(重要是地区性原因和全国性原因),并根据分析成果得出企业外部人力资源供应预测。,6.将企业内外部人力资源供应预测進行汇總,得出企业人力资源供应预测。,四、企业人员内部供应预测的措施,(壹)人力资信息库,1、技能清單,2、管理才能清單,(二)管理人员接替模型,(三)馬尔可夫模型+,例 題:,某企业-管理人员变動状况如图1所示,各级管理人员的补充是通過外部招聘的方式来完毕的,企业高层在總結本年度人力资源管理工作經验的基础上做出了如下决策:,1、除壹般管理人员通過外部招聘進行补充外,其他各层次管理人员优先從企业内部选拔;,2、各层级的管理人员补充需要严格按照企业制定的定员原则执行,不得突破额定人数;,3、要妥善安排好提高受阻人才。,规定:图2中“定员原则、流出人员、退休人员”為已知数据,請對管理岗位人员進行预测,填写图2中空格部分。,假设壹般管理人员可直接外部招聘,其他均内部提拨。那么?,初数据已知,由此:,根据公式:年末人数=既有人数流出人数退休人数提高到上壹层人数+外部招聘+下壹级提高到本层人数,即:4-1-2+4=5;19-2-2-4+5=16;47-15-15-5+10+7=29;135-14-16-7+20=118(由高层至壹般管理)見列;,後备人才為提高受阻人员,根据图1可得出:(空缺)、4、23、8、35 見列,既有人数应為年末人数,根据:列、得出接替模型如下,增补人数=定员原则既有人数+流出人员+退休人员+提高到上级人员,得出增补人数為:1、8、15、24、48見列,,其中因題目规定“除壹般管理人员通過外部招聘進行补充外,其他各层次管理人员壹律從企业内部选拔”,因此直接主管所所增补的15人需由下壹层可提高人员和外部招聘共同完毕,即内部升任8人,外部招聘7人,即外部招聘人员為:、7、24、31見列;,内部升任為:0、1、8、8、17見列),提高受阻人员 本层提高受阻人员=本层後备人员 提高到上壹级人员,即:(空)、3、15、0、18 見 列。,0,2,序,号,管理人员,2006,年,2007,年预测,现有人数,年末人数,定员标准,流出人员,退休人员,增补计划,外部招聘,内部升任,后备人才,提升受阻,1,高层管理,4,5,6,0,0,1,1,2,中层管理,19,16,20,-1,-2,8,8,4,3,3,直接主管,47,29,35,-1,0,15,7,8,23,15,4,一般管理,135,118,130,-2,-2,24,24,8,0,合 计,205,168,191,-4,-4,48,31,17,35,18,(四)馬尔科夫模型:,是用来预测具有等時间间隔(如壹年)的時刻點上各类人员的分布状况。馬尔科夫模型的基本思想是:找出過去人事变動的规律,以此来推测未来的人事变動趋势。,环节如下:,根据历史数据推算各类人员的转移率,迁出转移率的转移矩阵;,记录作為初始時刻點的各类人员分布状况;,建立馬尔科夫模型,预测未来各类人员供应状况,馬尔可夫矩阵(A),职位,2011年1月-2014年1月,区域经理,分公司经理,经营部经理,业务主管,业务员,离开公司,区域经理,0.75,0.250,分公司经理,0.050,0.750,0.050,0.150,经营部经理,0.042,0.900,0.058,业务主管,0.027,0.730,0.243,业务员,0.028,0.810,0.162,馬尔可夫矩阵(B),职位,2014,年初人数,2015,年,1,月,区域,分公司,经营部,业务主,业务员,离开公司,区域,4,3,1,分公司,20,1,15,1,3,经营部,96,4,86,6,业务主,264,7,193,64,业务员,1258,35,1019,204,预计内部供给,4,19,94,228,1019,外部供给,0,1,2,36,239,五、企业人员供需平衡分析,1.供求平衡 1)基本平衡,2)相對平衡,2.供不应求 1)内部调整,2)外部招聘,3)延長工時,4)提高生产率,5)聘任临時工,3.供不小于求 1)解雇资遣,2)合并精简,3)提前退休,4)轮训提高,5)開办三产,6)減少工時,7)任务分解,
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