摘要：当前，大数据技术在社会各领域发展中都得到了广泛应用。在人力资源管理方面应用大数据技术之后，使得人力资源管理工作能够在更为科学高效的平台上进行，针对性、流畅性以及高效性得到提升，切实满足社会主义市场经济体系下企业对于员工的管理需求。
关键词：电网企业；大数据；人力资源需求预测模型
引言
大数据技术的普及，使得人类的思维方式产生了很大变化，人力资源管理模式随之改变，呈现出一些新的特点。大数据背景下，人力资源管理不仅迎来了新的机遇，同时也面临着越发严峻的挑战，需要相关人员重视起来，及时做好应对工作，才能保证人力资源管理的有效性。
1大数据对企业人力资源管理工作的影响
基于目前社会环境及企业形势，大数据技术的发展使得企业经营与各类信息数据相联系，使得企业决策更具科学性，也使得决策更加有依据。对于人力资源管理而言，大数据技术的应用与开发对人力资源管理提出了更高的要求，推动了人力资源管理技术的变革，应用信息技术对人力资源管理工作实施变革，形成以大数据作为人力资源管理工作的主导及依据，有利于人力资源管理工作的开展及降低因信息泄露而导致的人力资源管理的风险。同时，大数据在人力资源管理中的应用提高了人力资源管理的效率，如利用互联网技术实现人员的招聘，可减少传统现场招聘的局限性及耗费大量人力物力的现状，还可以实现大范围的选拔人才，有利于招聘更优质的员工。另外大数据技术在人力资源管理培训中的应用使得培训的方式、场所、内容得以拓宽，避免了传统培训仅限于室内的模式，利用大数据及互联网，可实现全天候、随时随地的培训。
2人力资源需求预测的相关原理、原则
2.1人力资源需求预测的原理
1）可能性原理
可能性原理是建立在预测对象的发展变化与内外因素相互作用之间关系上的。
2）可理解性原理
可理解性原理认为，由于被预测对象的发展规律可以被人掌握，因此其未来的发展趋势和状态可以被人所知。
3）系统性原理
系统性原理把预测对象看作一个动态的、系统的发展过程，其未来发展与系统内各子系统产生相互作用和相互影响。
4）相似性原理
相似性原理，是指人们预测和研究的事物当前发展过程和状态，往往与过去某一阶段已知事物的发展过程和状态相似。
2.2人力资源需求预测的原则
1）连续性原则
连续性原则的核心观点，是事物在其发展过程中的过去、现在和未来都是连续的。
2）可控性原则
可控性原则特别强调，研究对象的未来发展趋势是可以进行有效调整和控制的，并可以朝着管理目标和方向进行演变和发展。
3）反馈性原则
反馈性原则强调，预测结果与预测目的之间存在差异，可以通过调整预测以缩小差异，使预测与活动目的相一致。
综合以上原理和原则，结合电网企业人力资源管理的要求和一线管理实践，建立适合电网企业的人力资源需求预测模型势在必行。
3基于大数据的人力资源需求预测模型构建
3.1人力资源需求预测模型设计依据
《中共中央、国务院关于深化国有企业改革的指导意见》（中发〔2015〕22号）准确界定了不同国有企业功能，有针对性地推进国有企业改革。2015年12月7日，经国务院同意，国务院国有资产监督管理委员会、国家财政部、国家发展和改革委员会联合印发了《关于国有企业功能界定与分类的指导意见》（以下简称《意见》）。《意见》根据主营业务和核心业务范围，将国有企业界定为商业类和公益类。不同类别的国有企业将承担不同功能，其考核重点与承担功能吻合。
《意见》指出：对商业类国有企业，主业处于充分竞争行业和领域的商业类国有企业，重点考核经营业绩指标、国有资产保值增值和市场竞争能力；主业处于关系国家安全、国民经济命脉的重要行业和关键领域、主要承担重大专项任务的商业类国有企业，要合理确定经营业绩和国有资产保值增值指标的考核权重，加强对服务国家战略、保障国家安全和国民经济运行、发展前瞻性战略性产业及完成特殊任务情况的考核。对公益类国有企业，重点考核成本控制、产品质量、服务水平、营运效率和保障能力。根据企业不同特点，有区别地考核经营业绩和国有资产保值增值情况。
3.2人力资源需求预测模型构建思路
3.2.1预测模型
结合电网企业人力资源的现状，在构建指标体系时，遵照“考核导向，提取共性”的原则，构建电网企业人力资源需求预测模型，具体如下图1所示。
图1 电网企业人力资源需求预测模型
3.2.2构建思路
为了全面落实上述目标，电网企业基于大数据的人力资源需求预测模型，拟采用组合法进行预测，即根据电网企业未来发展面临的环境要求，结合企业发展战略需要、改革形势要求，通过相关系数分析，识别影响企业用工总量的关键因素，并从不同视角，综合考虑因素内容，相应构建企业用工总量需求预测模型，并在客观评估各方法权重系数的基础上，通过加权平均，获取组合预测结果。
随着我国经济步入中高速发展的新常态阶段，全社会用电量增速明显趋缓。同时，电网企业面临新一轮电力体制改革带来的竞争压力增大、盈利空间缩小的局面，对企业的经营管理提出了更高要求。同时，由于电网企业人员基础庞大，近年来人工成本刚性增长压力持续处于高位。因此，人均效率效益指标均落后于国内外先进企业。
为了全面实现“两个一流”的战略目标，电网企业必须全力以降本、提质、增效为目标，全面提升资源配置能力和经营发展能力，进一步提高人力资源配置效率。因此，在电网企业基于大数据的人力资源用工总量需求预测模型构建过程中，应充分对接上述要求，构建包含业绩发展需求模型和成本约束模型的组合预测模型。一方面，满足“十三五”规划的业绩增长要求；另一方面，从人力资源管理角度合理控制人工成本，加强与国际先进企业对标，实现“两个一流”，进一步落实“人工成本倒逼用工总量”，全面提升电网企业效率效益，实现规划目标，满足降本、提质、增效的发展要求。
3.3构建基于大数据的人力资源需求预测模型
3.3.1模型总体结构
其中，Y为电网企业总体用工总量预测结果；Y1为业绩发展需求模型，即基于电网企业经营业绩发展反推的电网企业总体用工总量预测模型；Y2为成本约束模型，即根据预测期人工成本总量和人均人工成本发展水平反推用工总量预测模型。
3.3.2指标体系构建
依据模型的构建对象特征、构建目标和思路的要求，构建本部分模型选用的指标体系，具体如下表1所示。
表1 电网企业人力资源用工总量需求预测指标体系
其中，对关键业绩指标和效率指标与用工总量、人才当量密度和人力资本存量进行相关性分析。由于人力资本与关键业绩指标的相关程度远大于用工总量，因此模型中将用人力资本存量指标替代学术界惯用的人员数量进行建模和计算。
结语
总的来看，“十三五”规划时期，电网企业经营发展任务艰巨，业绩持续增长、发展质量不断提升的压力较大。主要体现在，随着我国经济步入中高速发展的新常态阶段，全社会用电量增速明显趋缓。同时，电网企业面临新一轮电力体制改革带来的竞争压力增大、盈利空间缩小等局面，对电网企业经营管理提出了更高的要求。
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[3]武艳茹，张锐.探析企业人力资源需求预测及其方法应用[J].人力资源管理，2015（10）：27－28.
论文作者:李慧娟
论文发表刊物:《电力设备》2019年第2期
论文发表时间:2019/6/6
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