Dự báo nhu cầu lao động
Bước đầu tiên trong quá trình hoạch định là quá trình dự báo. Trong phòng dự báo nhân sự, người quản lý nhân sự nỗ lực để xác định cung và nhu cho các loại hình nguồn nhân lực khác nhau. Mục tiêu chính là để dự đoán vùng trong các tổ chức nơi sẽ có tình trạng thiếu hoặc thặng dư lao động trong tương lai.
Dự báo, trên cả hai mặt cung và cầu, có thể sử dụng phương pháp thống kê. Phương pháp thống kê là phương pháp tuyệt vời để ghi các xu hướng lịch sử về nhu cầu lao động của một công ty, và theo các điều kiện phải họ sẽ đưa ra những dự đoán chính xác hơn nhiều so với những người đạt được điều nàu thông qua đánh giá các đối tượng của dự báo con người. Ví dụ, giá cả thay đổi thường là một chỉ số tốt đối với các vấn đề liên quan đến năng lực, do đó cũng là một yếu tố dự báo tốt về nhu cầu lao động. Vì vậy, khi giá cả của nhiều sản phẩm được sản xuất giảm hơn 5% vào đầu năm 2007, đây là một cảnh báo rằng các nhà bán lẻ đã có quá nhiều sản phẩm chất đống trong kho, và điều này đã được tiên đoán của việc suy thoái kinh tế trong năm 2008. Ngược lại, tuy nhiên đối với ngành sản xuất giá cả trong lĩnh vực dịch vụ của nền kinh tế năm đó thực sự tăng lên 3%, cho thấy có ít vấn đề dư thừa trong lĩnh vực này. Các chuyên gia nguồn nhân lực cần phải nhận ra bằng cách nào giá cả của sản phẩm của họ có thể dự đoán được nhu cầu trong tương lai cho lao động để họ có thể phản ứng nhanh với vấn đề cung quá mức.
Mặt khác, nhiều sự kiện quan trọng xảy ra trong thị trường lao động không có tiền lệ lịch sử, vì vậy, phương pháp thống kê đã làm việc từ xu hướng lịch sử của việc sử dụng rất ít trong những trường hợp như vậy. Ví dụ, mức độ nghiêm trọng và phạm vi của cuộc suy thoái trong năm 2008 là lớn hơn bất cứ ai đã từng trải qua cuộc Đại suy thoái vào năm 1930, vì vậy, đưa ra các dự đoán về các cách mà một công ty lớn như GM cần thiết để đạt được và những loại sản phẩm mà công ty này nên bán đã dẫn đến một cuộc tranh luận gay gắt giữa các nhà lãnh đạo kinh doanh và chính trị. Khi không có tiền lệ lịch sử, người ta phải dựa trên cả hai sự đánh giá chủ quan của các chuyên gia, và "dự đoán tốt nhất" có thể là nguồn duy nhất để từ đó suy luận về tương lai. Thông thường, bởi vì trong những thế mạnh bổ sung và điểm yếu của hai phương pháp, các công ty tham gia vào quy hoạch sử dụng nguồn nhân lực một cách tiếp cận cân bằng bao gồm cả hai thành phần thống kê và phán xét.
Thông thường, dự báo nhu cầu được phát triển trên loại công việc cụ thể hoặc các khu vực kỹ năng liên quan đến trạng thái hiện tại và tương lai của tổ chức. Một khi các loại công việc hay kỹ năng được xác định, lập kế hoạch nhu cầu tìm kiếm thông tin sẽ giúp dự đoán cho dù nhu cầu cho những người có những kỹ năng hoặc trong đó thể loại công việc sẽ tăng hoặc giảm trong tương lai. Các tổ chức khác nhau ở sự tinh tế mà dự báo đó được đưa ra.
Ở cấp độ tinh vi nhất, một tổ chức có thể có các mô hình thống kê dự báo nhu cầu lao động cho năm tiếp theo, đưa ra số liệu thống kê tương đối khách quan về các chỉ số hàng đầu từ các năm trước. Một chỉ báo hàng đầu là biện pháp khách quan và có thể dự đoán chính xác nhu cầu lao động trong tương lai. Ví dụ, một nhà sản xuất phụ tùng ô tô bán các sản phẩm của mình chủ yếu cho Big Three ô tô sẽ sử dụng một số thống kê khách quan về ô tô Big Three trong khoảng thời gian nhất để dự đoán bao nhiêu nhu cầu thì sẽ cho sản phẩm của công ty ở một khoảng thời gian sau đó . Mức tồn kho, bán hàng cấp, cấp việc làm, và mức giá tại Big Three trong một năm có thể dự đoán nhu cầu về lao động trong sản xuất catehory công việc lắp ráp trong năm tiếp theo.
Ví dụ, sử dụng hồ sơ lịch sử, người ta có thể sử dụng các kỹ thuật hồi quy để đánh giá các mô hình dự báo tốt nhất để ước tính nhu cầu cho sản xuất lắp ráp từ các thông tin về mức độ bán hàng, lượng tồn kho, các cấp việc làm, và mức giá tại Big Three. Đây không phải là một cuốn sách thống kê, do đó, giải thích chi tiết các kỹ thuật hồi quy là vượt ra ngoài phạm vi của chúng tôi. Thay vào đó, chúng ta chỉ cần lưu ý ở đây rằng kỹ thuật này sẽ chuyển đổi thông tin của bốn hoặc nhiều hơn các chỉ số hàng đầu thế giới thành một giá trị duy nhất để dự đoán nhu cầu đối với các nhà lắp ráp sản xuất đó là tối ưu, ít nhất là theo các dữ liệu lịch sử. Ví dụ, nhu cầu về y tá trong một cộng đồng có thể được dự đoán rất tốt bằng cách nhận biết độ tuổi trung bình của các thành viên cộng đồng. Như vậy, nếu độ tuổi trung bình của công dân Mỹ tăng lên, mà thực sự là như vậy, thì người ta có thể mong đợi sự gia tăng nhu cầu về y tá. Nghiên cứu dựa trên những xu hướng lịch sử cho thấy vào năm 2014, nền kinh tế của chúng ta sẽ cần 1,2 triệu y tá liên quan đến những gì chúng ta đang có ngày hôm nay.
Thống kê mô hình quy hoạch là hữu ích khi có một lịch sử ổn định lâu dài, có thể được sử dụng để phát hiện các mối quan hệ tin cậy giữa các công ty khác nhau. Tuy nhiên, các mô hình này hầu như luôn luôn phải được bổ sung bởi đánh giá chủ quan của những người có chuyên môn trong khu vực. Không chỉ đơn giản là quá nhiều sự thay đổi "một lần trong đời " đã được xem xét và có thể không được chính xác trong các mô hình thống kê. Ví dụ, đối với chủ nghĩa khủng bố và sự bất ổn ở Trung Đông, kết hợp với một nhu cầu chưa từng có cho các nền kinh tế dầu mới nổi như ở Trung Quốc và Ấn Độ, đã có kết quả trong việc tăng giá năng lượng lên cao chưa từng thấy. Điều này lại dẫn đến một sự hồi sinh về việc liên quan đến nguồn năng lượng hạt nhân ở Mỹ, và hơn 20 nhà máy hạt nhân mới đang trong quá trình xây dựng. Quá lo ngại về sự an toàn của nhà máy điện hạt nhân có thể lại nổi lên, tuy nhiên, và do đó rất khó để dự đoán đúng từ xu hướng lịch sử mặc dù nhu cầu người lao động được đào tạo trong công nghệ điện hạt nhân sẽ tăng lên.
Biên dịch: Lê Thị Khánh Ly
» Tin mới nhất:
» Các tin khác: