1.概况

在制订人力资源规划的过程中，相比较而言，更多的是进行需求方面的预测，也就是人员预算的工作，而人力资源供给方面的工作则做得并不多。所谓需求预测是指企业为实现企业战略与经营目标而对未来所需员工数量和种类的估算；而供给预测则是指企业内部人力资源的调配能力以及企业外部人力资源供给状况的分析。无论需求还是供给预测，都是为了能使企业内部的人力资源处于一种平衡的状态，而企业内部真实的供需平衡一般是不存在的，所以供需矛盾始终都是存在的，因而才需要坚持定期并长期的进行此项工作，用于指导公司内部各项人力资源管理的活动，并为经营目标实现提供坚实的人力资源状况的信息。

2.人力资源需求预测

通过一个实例来简单说明人力资源的需求预测工作。假设一家典型的成长期的制造型的A公司，2015年的销售额是5亿，以平均每月人数计算的年度总人数是1000人，人均销售额50万。

首先，预测总人数，也即是我们通常说的公司人数的总盘子。公司设定的2016年销售目标增长40%，目标销售额7亿，设定人均销售额提高10%达到55万，简单计算则2016年人员需求预测是1167人。如果设定总的离职率在15%，即175人，包括自然离职、劝退、退休等，则净需求人数在342人左右。

其次，预测各个职能部门的人数。假设A公司2015年各部门人员情况如下

销售人员根据人均销售额预测，研发人员根据项目情况预测，生产人员根据产能预测，质检人员根据生产人员占比预测、财务、人力、行政根据经验值预测，管理人员根据管理幅度预测，市场、售后、采购根据感觉预测。则各个部门预测的需求人数如下：

3.人力资源需求预测的技术方法

以上所列举的一个需求预测，只是一种简单的预测，但大体上现实中的企业也基本上会采用这种方式进行预测人员需求。理论上，还有很多的技术方法，下面分别介绍这些方法。但我的实践是，这些方法也仅仅具有理论的作用，可以供我们参考，而现实中的企业，其实用的不太多。

（1）专家预测法（Delphi法）

利用专家的知识和经验对企业未来的人力资源发展趋势进行预测的方法，具有匿名性、收敛性、结构化设计等特点。适合于没有历史数据的企业的预测；

（2）回归分析预测法

利用多个变量大量的历史统计数据，分析寻找变量之间统计意义上的相关关系，用以预测变量未来趋势的一种方法。最简单的是一元线性回归方法。

该方法的优点的便于利用历史数据，理论完整，在目前企业人力资源规划中适合于以年为单位预测总量变化。但由于很多企业的历史统计数据时间短、样本少，该方法的应用受到一定的局限性。

例：企业历年人力资源数量和公司销售额数据如下（模拟）：

利用最小二乘法回归得：Y=532.4＋0.0253X，其中X为销售额，Y为平均人数。

利用以上公式，如果2003年销售额计划为35亿，则2003年人员需求预测为

        Y=532.4+0.0253*350000=9387人

利用该方法需要对预测模型进行统计检验。一般企业可以直接根据人均销售额进行人员的预测工作。

（3）弹性系数预测法

利用变量之间弹性系数进行预测的方法，适用于增量之间关联性较强的预测。

变量Y和X之间的弹性系数定义为：ą=（△X/X)/(△Y/Y)

例：经统计，公司销售订货额和公司人数之间的弹性系数为1.5，2002年销售订货额预计增长率为30%，则公司人员预计增长率为30%/1.5=20%（模拟值）；

还有其它的一些分析方法，如时间序列分析法、趋势外推法、经验预测法等。企业可以根据不同的情况，采用不同的技术方法进行预测。