A. 人力资源需求预测的定量预测
趋势预测法是利用企业的历史资料，根据某些因素的变化趋势，预测相应的某段时期人力资源的需求。趋势预测法在使用时一般都要假设其他的一切因素都保持不变或者变化的幅度保持一致，往往忽略了循环波动、季节波动和随机波动等因素。一般常用的方法如下：
(1)散点图分析法。该方法首先收集企业在过去几年内人员数量的数据，并根据这些数据作出散点图，把企业经济活动中某种变量与人数间的关系和变化趋势表示出来，如果两者之间存在相关关系，则可以根据企业未来业务活动量的估计值来预测相关的人员需求量，同时，可以用数学方法对其进行修正，使其成为一条平滑的曲线，从该曲线可以估计出未来的变化趋势。
(2)幂函数预测模型。该模型主要考虑人员变动与时间之间的关系，其具体公式为：R(t)=atb，式中R(t)为t年的员工人数，a，b为模型参数。a，b的值由员工人数历史数据确定，用非线性最小二乘法拟合幂函数曲线模型算出。 统计预测法是指根据过去的情况和资料建立数学模型，并由此对未来的趋势作出预测的一种定量的预测方法。
(1)比例趋势预测法。这种方法通过研究历史统计资料中的各种比例关系，例如部门管理人员与该部门工人之间的比例关系，员工数量与机器设备数量的比率，考虑未来情况的变动，估计预测期内的比例关系，进而预测未来各类员工的需要量。这种方法简单易行，关键在于历史资料的准确性和对未来情况变动的估计。
(2)一元线性回归预测法。需要运用多元线性回归预测法;如果其中的某一影响因素与人力资源需求量之间的关系不是直线相关的线性关系，那么，就需要采用非线性回归法来做预测。
(3)经济计量模型预测法。这种方法首先用数学模型的形式表示出企业的职工需求量与影响企业员工需求量的主要因素之间的关系，然后依据该模型和主要的影响因素变量来预测企业的员工需求量。这种方法比较繁琐、复杂，一般只在管理基础比较好的大型企业里才会采用。 工作负荷预测法，是指按照历史数据、工作分析的结果，先计算出某一特定工作每单位时间(如一天)的每人的工作负荷(如产量)，然后再根据未来的生产量目标(或者劳务目标)计算出所需要完成的总工作量，然后依据前一标准折算出所需要的人力资源数量。这种方法的考虑对象是企业工作总量和完成工作所需要的人力资源数量之间的关系，考虑的是每位员工的工作负荷和企业总体工作量之间的比率。可用公式表示为：
未来每年所需员工数=未来每年工作总量/每年每位员工所能完成的工作量
=未来每年的总工作时数/每年每位员工工作时数
因此，工作负荷预测法的关键部分是准确预测出企业总的工作量和员工的工作负荷。当企业所处的环境、劳动生产率增长比较稳定的时候，这种预测方法就比较方便，预测效果也比较好。 劳动定额，是对劳动者在单位时间内应完成的工作量的规定。中，N为企业人力资源需求量，W为计划期任务总量，q为企业制定的劳动定额，R为部门计划期内生产率变动系数。R=R1+R2+R3，其中，R1为企业技术进步引起的劳动生产率提高系数，R2为由经验积累导致的劳动生产率提高系数，R3为由与员工年龄增大以及某些社会因素导致的劳动生产率下降系数。
B. 如何对企业的人力资源进行预测常用的预测方法有哪些
人力资源需求的预测方法 在考虑了以上因素后，通常可以采取以下方法对人力资源需求量进行预测： 1．德尔菲(Delphi)法 这种方法由美国兰德公司于20世纪50年代发明，又叫做专家评估法，是一种定性预测技术。此方法一般采用问卷调查的方式，听取专家们，特别是人事专家对组织未来人力资源需求量的分析和评估，通过多次重复，最后达成一致意见。这种方法要求比较严格，一般不允许专家之间互相见面，组织者只是通过电话、传真或者网络与各个专家进行交流。 具体过程分以下四个工作步骤： (1)预测筹划工作。包括确定预测目标和课题，规定预测要求，选择若干名熟悉本课题的专家组成专家组，准备有关材料。 (2)首轮预测工作。针对预测项目提出预测问题，并以预测表格的形式随有关背景材料一起交给专家组，各专家以匿名的方式独自做出预测。 (3)反复预测工作。对各专家的预测结果进行整理、汇总和统计分析，最后形成第一次预测结果，并把结果再次分发给各位专家，由他们对新的预测表格进行第二轮预测，如此反复进行几轮。 (4)表述预测结果。经过几轮的预测以后，把最后一轮的预测结果加以整理和分析，以文字或图表的形式表达出来。 德菲尔法能够有效地避免不同专家受到他人的干扰，另外，它不需要专家面对面地坐在一起，这样就可以使不同地方的专家参与到同一个决策项目中。这种技术广泛地运用于人力资源规划。现代社会技术更新非常迅速，用传统的人力资源预测方法很难准确预计未来的技术人员的需求。相关领域的技术专家由于把握技术发展的趋势，所以能更加容易对该领域的技术人员状况做出预测。不过，这种方法也有它的不足——费时，如果想迅速做出决策，这种方法就不适用了。 2．经验判断法 这是一种主观预测的方法，即管理人员凭借自己的经验，根据组织过去几年的人力资源需求状况和自己认为将来可能会发生变化的因素，来对组织的人员需求进行估计和预测。经验预测法建立在启发式决策的基础上，这种决策的基本假设是：人力资源的需求与某些因素的变化之间存在着某种关系。一般来说，组织在未来一段时间内可能发生变化的因素有： (1)组织决定提高产品质量或服务质量，或者决定进入新市场。(2)技术变革和管理变革导致生产率的提高。(3)可能获得新的财力资源。由于此种方法完全依靠管理人员的个人经验，所以预测结果的准确性不能得到保证。 3．趋势分析法(trend analysis) 趋势分析法就是通过分析组织在过去若干年中的雇佣趋势，以此来预测组织未来的人员需求。此方法一般遵循以下步骤：首先，选择一个对人力资源需求影响比较大的适当的商业变量或经济变量(如销售额)；然后分析该变量与所需员工之问的关系，二者的比率构成一种劳动生产率指标(如销售额／人)；计算过去5年(或更长时间)的该指标值，求出均值；最后用平均劳动生产率去除目标年份的商业变量或经济变量，即可得出目标年份的人员需求预测值。趋势分析法虽然很有价值，但它是一种简单而又初步的预测方法，而且它的成立要依靠众多假设前提，如假定组织的生产技术构成不变，假定市场需求基本不变等，因此光靠这种方法来预测组织的人力资源需求量是远远不够的。 4．比率分析法(ratio analysis) 比率分析法是根据某种可变指标与所需人数之间的比例关系进行预测的方法。比例的大小通常来源于本组织的历史数据或本行业的经验数据以及国家颁布的行业标准。例如，在过去的几年里，组织每年需要20名销售人员来实现1000万的销售额，那么销售额与销售人员数的比为1000÷20=50万元／人。假使组织计划在下一年实现1500万的销售额，那么组织就需要多雇佣(1500—1000)÷50=10个销售人员来完成这项增加销售额的任务。与趋势分析法一样，比率分析法也有很多假设条件，因此，当出现产品价格下降、劳动生产率提高或广告费用增加等情况时，该方法的预测结果需做调整。 5．散点分析法(scatter plot) 该方法借助于散点图，即把组织经济活动中的某种变量与人数之间的关系和变化趋势表示出来，如果二者之间存在相关关系，则可根据未来组织业务活动量的估计值来预测相关的人员需求量。比如一家汽油生产厂商的产品销售量和销售人员个数之间的散点图如图3—3所示。 6．回归预测法(regression analysis) 回归预测法是一种定量预测技术，这种方法通过建立人力资源需求量及其影响因素之间的函数关系，根据影响因素的变化来推测人力资源需求量的变化。回归预测法有一元的，也有多元的；有线性的，也有非线性的。在实际工作中，往往是多个因素共同决定了人力资源需求量，且与其成线性关系，所以我们这里主要讨论多元线性回归预测法，其方法简介如下： 设y为因变量(人力资源需求量)，其影响因素为自变量x1，x2，x3，…，xn。其关系近似为：y=β0+β1x1+β2x2+…+βnxn 根据最小二乘法、矩阵和联立方程组的原理，结合观察数据，可以解出β0、β1、β2直到βn，从而得到人力资源需求量与诸影响要素之间的回归关系，为人力资源需求的预测提供依据。 7．计算机预测法 这是一种利用计算机系统来预测组织人力资源需求量的方法。具体地讲，人力资源专家和直线管理人员将所需要的信息综合在一起，建立起一套人员需求的计算机化预测系统。该系统包含一些典型数据，如生产单位产品所需要的直接劳动工时，以及销售额的各种指标(最低销售额、最高销售额、可能销售额)等。运用这一系统，组织可以对人员需求进行估计与预测。计算机预测法是组织人力资源需求预测技术中最复杂也是最精确的一种方法，但目前还没有一种被大家公认的通用的软件系统被广泛应用于人力资源需求预测中。
C. 人力资源需求预测的定量方法
这种定量分析方法的基本思路是：确定组织中哪一种因素与劳动力数量和结构的关系最密切，然后找出这一因素随聘用人数而变化的趋势，由此推断出未来人力资源的需求。 选择与劳动力数量有关的组织因素是需求预测的关键一步。这个因素至少应满足两个条件： 第一，组织因素应与组织的基本特性直接相关； 第二，所选因素的变化必须与所需人员数量变化成比例。 有了与聘用人数相关的组织因素和劳动生产率，我们就能够估计出劳动力的需求数量了。 在运用趋势分析法做预测时，可以完全根据经验估计，也可以利用计算机进行回归分析。 所谓回归分析法，就是利用历史数据找出某一个或几个组织因素与人力资源需求量的关系，并将这一关系用一个数学模型表示出来，借助这个数学模型，就可推测未来人力资源的需求。但此过程比较复杂，需要借助计算机来进行。