인력파견 인력 흐름 분석 및 관리 보고서
요약: 본 연구는 소주의 한 인력자원회사에서 제공한 인력파견 인력 명단을 바탕으로 작성되었다. 데이터마이닝과 통계분석을 통해 인력 파견근로자의 인적 흐름 상황은 다음과 같은 특징을 가지고 있음을 알 수 있다.
첫째, 인적 흐름은 높은 유출 추세를 보이고 있다.
두 번째는 이직률과 신규 채용률 사이에 상당한 양의 상관관계가 있다는 것입니다.
세 번째는 인적 자원의 흐름이 불균형하다는 것입니다. 네 번째는 성별 및 세대적 요인으로 이직률과 신규 채용률 모두에 영향을 미칩니다.
키워드: 인력 이동성, 인력 파견, 이직률, 신규 고용률
1. 제기된 질문
인적 자원 이동성은 유입 또는 유출을 의미합니다. 서로 다른 국가, 지역, 도시와 농촌, 산업, 기업 간의 관계는 거시적 인적 자원 흐름과 미시적 인적 자원 흐름이라는 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 그 중 인적 자원의 거시적 흐름은 주로 국가 간, 국가 내 지역 간, 국가 내 도시와 농촌 간 인적 자원의 흐름을 의미하며, 인적 자원의 미시적 흐름은 주로 인적 자원의 흐름을 의미합니다. 서로 다른 산업 간, 기업 간, 기업 내부에서 발생하는 흐름. 기업이 적절한 인적 자원 흐름을 유지하는 것은 정상적이고 필요한 일입니다. "흐르는 물은 썩지 않고, 문경첩은 뿌리가 뽑히지 않는다."라는 말이 있듯이, 적당한 흐름은 기업에 신선한 혈액을 공급하고 활력을 유지하는 데 도움이 됩니다. 그러나 인적 자원 흐름이 불균형하거나 인적 자원 흐름 수준이 너무 높으면 기업에 많은 어려움을 가져올 것입니다. 그중 가장 중요한 두 가지 과제가 있습니다.
첫째, 인적 자원 흐름의 불균형으로 인해 기업의 노동력 부족이 발생할 수 있습니다.
인적 자원의 흐름을 반영하기 위해 일반적으로 가장 일반적으로 사용되는 두 가지 지표가 있는데, 하나는 이직률이고 다른 하나는 신규 채용률입니다. 이직률이 신규 채용률과 같거나 낮을 경우 조직의 직원 규모는 균형을 유지하거나 계속 확장될 수 있습니다. 반대로 이직률이 신규 채용률보다 높을 경우 회사의 직원 규모는 감소합니다. 규모와 "인력 부족"에 대한 질문입니다. 정상적인 상황에서는 소수의 직원이 회사를 떠나는 경우 채용을 통해 적시에 충원될 수 있습니다. 그러나 단기간에 너무 많은 직원이 퇴사하고 이직률이 너무 높으면 회사가 공석을 채우기가 더욱 어려워지고 채용 업무가 완료되지 않고 "공석"이 계속 존재하게 됩니다.
두 번째로, 인적 자원 이동성 수준이 너무 높으면 기업에 "지속적으로 높은" 인적 자원 비용이 발생하게 됩니다.
인력의 흐름, 특히 직원의 퇴사로 인해 추가 비용이 발생하게 됩니다. 퇴직으로 인한 비용에는 일반적으로 명시적 비용과 암묵적 비용이 포함됩니다. 직접적인 경제적 손실 등 직원 사직으로 인한 명시적인 비용은 회사의 영업 이익을 잠식하고 회사의 영업 이익 감소를 초래합니다. 숨겨진 비용은 간접적인 손실인 경우가 많습니다. 이러한 간접적인 손실로 인한 경영위험은 직접적인 경제적 손실보다 더 큰 경우가 있습니다. 일반적으로 인적자원의 이동성이 높을수록 공석이 많고 채용할 인력도 많아지며 이에 따라 비용도 높아집니다.
기업이 지속 가능한 발전을 유지하려면 인적 자원의 내부 흐름을 적절한 수준으로 유지하고 역동적인 균형을 유지해야 한다는 것을 알 수 있습니다. 그렇지 않으면 기업은 '인력 부족'에 직면하게 됩니다. 그리고 “높은 인건비” 문제. 회사의 장기 신규 채용률이 이직률보다 낮으면 직원 규모는 필연적으로 줄어들게 되고, 결국 '아무도 없다'는 이유로 파산하게 된다. 이 때문에 기업에서는 인적 자원 흐름과 관련된 일련의 지표 모니터링 시스템을 구축하는 것이 필요합니다. 이 시스템의 모니터링 내용에는 인적 자원 흐름 수준과 인적 자원 흐름 균형이 포함되어야 합니다. 모니터링 대상은 모든 직원일 수도 있고 일부 중요한 직책이나 핵심 그룹일 수도 있습니다.
비용을 고려하면 수집에 추가적인 자원을 투자하지 않고 기존 데이터를 기반으로 모니터링 시스템을 구축하는 것이 가장 좋습니다. 이러한 지표 모니터링 시스템이 기존 데이터를 기반으로 데이터 마이닝 및 통계 분석 기술을 통해 구축될 수 있다면 이 작업의 운영 가능성과 가치가 더욱 높아질 것입니다. 기업 내 다양한 유형의 근로자 중에서 인력 파견근로자의 인적 자원 이동성이 더 높다는 점을 고려하면,
이를 위해 본 연구는 이 그룹에서 출발하여 이 그룹 내 인적자원 이동성의 수준과 균형을 분석하고, 성별, 세대, 기타 인구통계학적 변수 등 관련 지표 이면에 내포된 의미와 잠재적 영향 메커니즘을 적극적으로 탐색하고자 한다. 인적 자원 이동성의 영향은 기업이 인적 자원 이동성을 관리하고 통제할 수 있는 의사 결정 기반을 제공할 수 있습니다.
2. 연구 방법
1. 분석 자료 및 데이터 마이닝 단계
위의 연구 목표를 달성하기 위해 본 연구에서는 7. 인력을 활용합니다. 예를 들어 소주 지역의 회사. 본 연구에서는 회사의 허가를 받아 쑤저우에 있는 회사의 제조 기업의 인력 파견 프로젝트 8개를 선정했습니다. 이 8개 인력 파견 프로젝트는 20XX년 7월부터 현재까지 지속되고 있습니다. 본 연구에서는 20XX년 7월부터 20XX년 3월까지 총 21개월 동안 이들 8개 프로젝트의 직원 명단을 선정하고 이를 분석자료로 활용하였다. 회사가 매월 제공하는 직원 명단에는 다음과 같은 다양한 필드 정보가 포함됩니다.
① ID 번호(이하 ID라고 함)
② 성별
③입사시간;
4사직시각(비사직기록은 '비어있음').
이 4가지 필드를 기반으로 다음 단계에 따라 분석하면 다음과 같은 데이터 정보를 채굴할 수 있습니다.
먼저 ID의 고유성을 이용하여 21개월치의 데이터를 추출할 수 있습니다. merged 를 사용하면 각 ID에 대해 한 줄의 데이터가 포함된 파일을 생성합니다. 각 데이터 행에는 다음이 포함됩니다.
①ID(신분증 번호);
②성별
③입국 시간
④퇴사 시간.
또한, ID에 따라 '생년월일' 변수를 추출할 수도 있으며, 이를 기반으로 직원의 '세대' 정보를 판별할 수도 있습니다(1). =90년대 이후, 2= 90년 전).
둘째, '입사 시간'과 '퇴사 시간' 두 필드의 정보를 이용하면 각 직원의 입사 이후 월별 근무 현황을 확인할 수 있습니다. 매월 직원의 근무 상태를 특성화하기 위해 다음 네 가지 변수를 사용할 수 있습니다.
① 신규 직원(1=예, 0=아니요)은 "입사 시간"이 해당 월인 직원입니다. /p>
② 퇴사한 직원(1=예, 0=아니요)은 "퇴직 시간"이 당월인 직원입니다.
③당일 근무 중이었던 직원; 월 (1=예, 0=아니요) 은 해당 월의 1일 이전에 회사에 입사하고 해당 월의 1일 이후에 퇴사하는 직원이거나 값이 비어 있습니다(20XX년 3월 31일에도 여전히 근무 중임).
④ 월말 재직자( 1=예, 0=아니요), 입사일은 당월 말일 이전이지만 퇴사일은 이후인 직원입니다. 이번 달의 마지막 날이거나 값이 비어 있습니다(20XX년 3월 31일에도 여전히 작업 중임). 통계기간은 21개월이므로 앞서 언급한 운영규칙에 따라 21회 반복하면 최종적으로 21개 그룹(월 1그룹) 근로자의 근무현황을 얻을 수 있다.
셋째, '전 직원', '남성 직원', '여성 직원', '90년대 이후 직원'(1990~1999년생 직원), '90년대 이전 직원'(2019년 출생 직원) 1990) 이전 출생자)를 월별 근로자의 근무현황('신규사원', '퇴사사원', '초근사원', '재직사원')으로 분석대상으로 한다. 월말”), 통계는 별도로 계산할 수 있습니다. “전체 직원”에 대한 신규 채용자 수, 퇴직자 수, 월말 직원 수, 21개월 초 직원 수, " 남성 직원', '여성 직원', '90년대 이후 직원', '90년대 이전 직원'을 기준으로 하며, "퇴직률 - 퇴직자 수/[(전직 직원 수)"라는 두 가지 공식을 바탕으로 합니다. 월말 재직자수 + 월말 재직자수)/2]"와 "채용률 - 퇴직자수/[(말일 재직자수) 월 + 월말 재직자 수)/2]"로 계산됩니다. 전체 직원의 신규 입사율 및 이직률", "남성 직원", "여성 직원", "90대 이후 직원"
2. 표본특성
통계기간 초 파견근로자는 2,663명이었다. 20XX년 7월 1일) 21개월간의 인력 유입과 유출 이후에도 통계기간(20XX년 3월 31일) 말 기준 파견근로자는 521,262명으로 순손실이 발생하였다. 직원 1,401명 중 규모 52.6% 감소
21개월의 통계기간 동안 파견근로자는 17,562명으로 월평균 836명이 퇴직하였고, 기간말 현재 재직중인 파견근로자는 1,262명 외에 본 연구에 참여한 근로자 파견근로자는 퇴직자, 재직자 포함) 인원) 총 18,824명입니다.
3. 결과
1. 인적자원 흐름 수준 분석
이직률과 신규채용률은 인재의 수준을 반영하는 가장 중요한 지표입니다. 인적 자원 흐름. 전체 파견근로자의 이직률과 신규채용률 수준을 기술하고, 둘 사이의 내재적 관계를 분석하기 위해 본 연구에서는 이 두 데이터에 대해 기술통계 및 관련 표본 t-검정을 실시한 결과를 나타내었다. (표 1 참조):
① 전체 인력 파견근로자의 이직률은 최소 29.2%, 최대치는 88.2%, 평균은 42.1%이다. ② 파견근로자 전체 신규채용 비율의 최소값은 9.3%, 최대값은 103.6%, 평균값은 38.5‰
③ 이직률과 유의미한 양의 상관관계가 있음 전체 파견근로자 비율과 신규채용률(R=0.443, p=0.044)
4전체 파견근로자의 월평균 이직률과 월평균 신규채용률의 차이는 3.6이다. % 포인트(MD=3.6%)이지만 이 차이는 통계적으로 유의미한 수준에 도달하지 못했습니다(t=0, 707, df=20, p=0.488).
2. 차이점 비교
(1) 인력 이동 수준의 성별 차이 비교
다양한 파견근로자 간의 차이점을 분석하기 위해 퇴직 성별 본 연구에서는 인력파견사원 남성과 여성의 이직률과 신규채용률에 대해 각각 기술통계 및 관련 표본t-검정을 실시하였다. 그 결과는 다음과 같다(표 2 참조).
첫째, 남성 파견근로자의 최소 이직률은 33.0%, 최대값은 109.3%, 평균값은 47.1%이다. 여성 파견근로자의 이직률은 22.2%로 최대값은 55.3%, 평균값은 34.4%로 남성 파견근로자의 이직률과 여성 파견근로자의 이직률 사이에는 큰 차이가 있다. 양의 상관관계(R=0.757, p<0.001), 남성 파견근로자의 월평균 이직률과 여성 파견근로자의 월평균 이직률은 12.7%포인트 차이(MD=12.7%), 둘 사이의 차이 통계적 유의성에 도달했습니다(t=5, 225, df=20, p<0, 001).
둘째, 남성 인력 파견사원 신규 채용 비율은 최소 9.2%, 최대치는 116.0%, 평균은 43.7%이다. 6.2%, 최대값은 83.1%, 평균값은 37.0%로, 남성 파견근로자 신규채용률과 여성 파견근로자 신규채용률 사이에는 유의한 양의 상관관계가 있는 것으로 나타났다(R=0,942). , p (2) 인력 이동성 수준의 세대간 차이 비교 세대별 인력 파견근로자의 이직률과 신규 채용률을 기준으로 수준과 수준을 분석하기 위해 본 연구는 내부적으로 연계하여 1990년대 및 1990년대 이전 출생 근로자 파견근로자의 이직률과 신규 채용률에 대한 기술통계 및 관련 표본 t-검정을 실시하였다. 그 결과는 <표 3>과 같다. 첫째, 90년대 이후 인력 파견근로자의 최소 이직률은 29.9%, 최대값은 89.1%, 평균값은 44.0‰이다. 1990년 이전 파견근로자의 이직률은 1990년 이전 최소값 21.3%, 최대값 85.5%, 평균값 37.0%로 1990년 이후 파견근로자 이직률과 차이가 있음. 1990년 유의미한 양의 상관관계(R=0, 791, p<0, 001), 1990년대 출생 파견근로자의 월평균 이직률은 1990년대 출생 파견근로자의 월평균 이직률과 7.0%포인트 차이가 난다. (MD=7, O%), 둘 사이의 차이는 통계적 유의성에 도달했습니다(t=3, 438, df=20, P=0, 003). 둘째, 1990년대 출생 인력파견사원의 최저 신규채용률은 8.9%이고, 최대값은 103.7%이며, 평균은 39.7%이다. 1990년대는 최소값이 28.9%, 최대값이 103.7%, 평균값이 35.5%로 90년대 이후 인력파견인력 신규채용률과 신규채용 사이에 유의한 양의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 90년대 이전 파견근로자 비율(R=0,953, p<0,001), 1990년대 출생 근로자 파견근로자의 신규채용률은 1990년대 출생 근로자 파견근로자와 4.2%포인트 차이가 난다. (MD=4.2%) 그 차이는 통계적 유의성에 도달했습니다(t=2, 113, df=20, P=0, 047). IV. 주요 결론 및 논의 위의 결과를 바탕으로 몇 가지 주요 결론을 요약하면 다음과 같다. 1. 현재의 인력 흐름 파견근로자의 경우 수준이 높아 기본적으로 '고유출', '고유입' 추세를 보이고 있다. 위 결과에 따르면 21개월간 최저 이직률이 가장 낮은 것을 알 수 있다. 파견근로자는 29.2%로 최대값은 88.2%, 평균값은 42.1%이고, 신규 입사율은 최소값 9.3%, 최대값 103.6%, 평균값 38.5%이다. 즉, 저첨두기에는 매달 29.2%에 가까운 인명 손실이 발생하고, 매달 9.3%의 사람들이 실종되는 반면, 피크기에는 88.2%의 인명 손실이 발생하고, 103.6%의 사람들이 유입되는 것으로 나타났다. 최소 이직률이 29~2%에 달하는 것을 보면 기업에서는 견디기 힘든 경우가 많다. 인력 유입이 없다면 이직률이 29.2%라면 단 3,425개월 만에 회사의 모든 직원을 잃게 된다는 뜻이며, 평균 이직률 42.1%로 계산하면 2.375개월이 소요된다. 모든 직원을 잃게 됩니다. 이는 파견근로자의 인력이동 수준이 상대적으로 높다는 점, 즉 고용불안이 심각하다는 사실을 충분히 반영하고 있다. 2. 이직률과 신규채용률 사이에는 유의미한 양의 상관관계가 있습니다 이는 두 가지가 회사의 강력한 채용 수요(높은 신규 채용률)와 얽혀 있음을 의미합니다. , 그 뒤에는 더 높은 수준의 이직률이 있을 수 있습니다. 최근 몇 년 동안 특정 시점(매년 9월과 10월, 춘절 전후 등)에 일부 발전된 해안 도시에서는 '인력 부족'을 경험했습니다. 많은 언론에서는 이를 인구학적 배당금의 고갈, 즉 인적 자원 시장이 충분한 공급을 제공할 수 없기 때문이라고 설명합니다. 실제로 인력시장 공급 감소가 '인력부족' 현상의 주된 원인은 아니다. 주된 이유는 기업의 "노동 수요"가 갑자기 증가했기 때문입니다. '노동수요'가 급증한 데에는 두 가지 이유가 있다. 하나는 회사가 주문을 늘리거나 규모를 확대했다는 것이고, 다른 하나는 회사가 '높은 이직률'로 인해 일자리가 많이 생겼다는 것이다. 직원의. 기업이 역동적이고 균형 잡힌 발전을 유지하려면 단기간에 많은 인력을 채용할 수밖에 없습니다. 인적자원 시장이 단기간에 충분한 공급을 제공할 수 없다면 '인력 부족' 문제는 계속 존재할 것입니다. 인적 자원 시장이 단기간에 충분한 공급을 제공할 수 있다면 '인력 부족' 문제는 계속 존재할 것입니다. 완화되지만 동시에 "신규 진입률"도 높아집니다. 위 연구결과에서 알 수 있듯이, 인력파견직의 월평균 신규채용률은 38.5%로 월평균 이직률 42.1%에 비해 크게 낮다. 이는 현재 이 인력파견업체가 직원을 채용하는 것은 거의 전적으로 인력 손실을 대체하기 위한 것이라는 뜻이다. 3. 현재 인적자원 흐름은 인적자원 유입보다 유출이 약간 높은 등 불균형 추세를 보이고 있다. 비록 21개월 기준으로는 월 평균이다. 이직률은 월평균 이직률과 동일했으며, 월간 신규채용률은 통계적으로 유의미한 차이는 없으나, 월 평균 3~6%포인트 정도의 차이는 무시할 수 없습니다. 이대로 가면 파견업체 파견인력은 점차 줄어들게 된다. 실제로 이런 추세가 나타나고 있습니다. 21개월간 7개 프로젝트의 인력파견 인력은 당초 2,663명에서 1,262명으로 줄었고, 순손실은 1,401명, 인력은 52.6% 감소했다. 인력파견이 주 업무인 인사대행업체의 경우, 이런 추세라면 최종 결과는 프로젝트 종료와 회사 폐쇄뿐일 수 있다. 고용회사의 경우, 계속해서 신규채용률이 이직률보다 낮으면 결과는 하나밖에 없는데, 그 회사는 계속해서 '직원이 부족하다', 결국 '아무도 없다'는 것이다. 반면, 회사에 직원의 '높은 이직률' 문제가 없다면 '신규 채용률'도 그다지 높지 않을 것이며, '인력 부족' 문제도 당연히 존재하지 않을 것입니다. 물론 신규 채용률은 이직률보다 약간 낮습니다. 이는 사업 조정이나 회사의 변화 및 업그레이드의 결과일 수도 있습니다. 예를 들어 고용회사가 인력 파견 직원의 규모를 줄이거나, 회사가 전환과 업그레이드를 통해 자동화 생산 수준이나 직원 생산성을 향상시켜 인력 수요를 줄인 경우 등이 있다. 따라서 월평균 신규채용률이 월평균 이직률보다 낮은 경우에는 그 이유도 분석되어야 한다. 이러한 요인 때문이 아니고 회사의 채용수요는 강하나 자사 또는 협력기관의 채용능력이 따라잡지 못하거나 충분한 직원을 유치하지 못하는 경우, 회사는 각별히 주의를 기울여 적시에 대응전략을 제시해야 합니다. . 4. 성별요인과 세대요인은 인력 파견근로자의 월평균 이직률과 신규채용률에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 여성 근로자 및 1990년대 출생자와 비교하면, 남성 직원 1990년대 출생 직원에 비해 직원의 인적 자원 이동성이 더 높습니다. 위의 결과를 보면 남성 파견근로자의 이직률과 신규채용률이 여성에 비해 현저히 높은 반면, 1990년대 출생 근로자 파견근로자의 이직률과 신규채용률은 이전보다 높은 것을 알 수 있다. 1990년대. 이러한 결론은 남성 직원과 1990년대 출생 직원이 더 불안정하고 이직하려는 경향이 있다는 인사 실무자들의 오랜 인상을 어느 정도 확인시켜 줍니다. 남성 직원이 여성 직원보다 이직할 가능성이 높은 이유는 남녀 간 자아개념, 직업적 성격, 직업적 관심, 직업적 가치관의 차이 등 여러 가지가 있을 수 있습니다. 1990년대 출생 직원의 경우, 이제 막 직장에 입사해 경력 시험 기간에 있기 때문일 수도 있습니다. 이 단계의 사람들은 더 많은 시도, 경험 또는 경험을 찾기 위해 끊임없이 직업을 바꾸는 경향이 더 많습니다. “남자 직원의 신규 채용 비율이 여자 직원보다 높다”와 “90대 이후 직원의 신규 채용 비율이 90대 이전 직원보다 높다”라는 두 가지 결론은 현재 인적자원 시장에서 1990년대생에 비해 남성 직원의 비율이 상대적으로 열등한 것으로 나타났다. 현재 인력 시장은 수요와 공급이 모두 호황을 누리고 있는 것으로 보인다. 채용하는 기업도 많고, 일자리를 찾는 사람도 많다. 이는 해당 지역의 인적자원 시장이 건강하고 지속 가능하다는 점일 수도 있고, 경제 회복과 낙관론을 반영할 수도 있습니다. 이는 아마도 현재 지역인재시장이 내부순환과 자기순환에 더 가깝다는 의미일 것이다. 직원은 지역 내 한 회사에서 빠져나갔다가 지역 내 다른 회사로 유입되는 것이고, 회사의 신입사원은 다른 회사에서 유출된 직원일 뿐입니다. 따라서 퇴사하는 남성 직원이 많을수록 90년대 출생 남성 직원의 입사가 많아지고, 90년대 출생 직원의 퇴사 증가는 90년대 출생 직원의 입사가 많아지게 됩니다. . 이러한 내부 인력시장의 빠른 이직은 겉으로 보기에는 풍요로운 인력시장을 창출하는 것처럼 보이지만 사실은 기업의 생활환경과 직원들의 고용환경이 악화되고 있다는 신호이다. V. 요약 위의 분석을 통해 월간 직원 명부를 이용하여 데이터 마이닝 및 통계 분석을 통해 기업 직원이나 주요 직원 그룹의 인력을 파악할 수 있음을 알 수 있다. 효과적으로 모니터링된 자원 흐름의 수준과 균형은 이직률과 신규 고용률 사이의 역동적인 관계와 내부 연결뿐만 아니라 인적 자원 흐름 수준에 대한 성별 및 세대 요인의 영향도 어느 정도 드러냅니다. 본 연구에서 분석한 인력 파견근로자의 경우 인적자원 흐름은 다음과 같은 특징을 보인다. 첫째, 인적자원 흐름은 높은 유출과 높은 유입 상황을 보이고 있다. p> 두 번째는 이직률과 신규채용률 사이에 유의미한 양의 상관관계가 있다는 점입니다. 세 번째는 인력 흐름이 불균형한 추세를 보이고 있다는 점입니다. 요인은 이직률과 신규 고용률에 큰 영향을 미칩니다. ;