본 연구는 쑤저우의 한 인적자원회사가 제공하는 노무파견 직원 명부를 바탕으로 데이터 마이닝 및 통계 분석을 통해 노무파견 직원의 인적자원 흐름이 다음과 같은 특징을 가지고 있음을 밝혀냈다.
첫째, 인적 자원의 흐름은 높은 유출과 높은 유입의 추세를 보여줍니다.
둘째, 이직률과 신진율 사이에는 뚜렷한 양의 상관관계가 있다.
셋째, 인적 자원 흐름은 불균형 추세를 보였다. 넷째, 성별과 세대 간 요인은 이직률과 신진율에 큰 영향을 미친다.
키워드: 인적자원 유동, 노무파견, 이직률, 신규 모집률
첫째, 제기 된 질문
인적 자원 흐름은 다른 국가, 지역, 도시 또는 산업, 기업 간의 인적 자원 유입 또는 유출을 의미하며 매크로 인적 자원 흐름과 마이크로 인적 자원 흐름으로 나눌 수 있습니다. 그 중에서도 거시인적자원의 흐름은 주로 국가 간, 국가 내 지역 간, 국가 내 도시와 농촌 간의 인적 자원 흐름을 가리킨다. 미시인적자원의 흐름은 주로 서로 다른 업종, 기업 또는 기업 간의 인적 자원 흐름을 가리킨다. 기업이 인적자원의 적당한 흐름을 유지하는 것은 정상적이고 필요한 것이다. 속담에' 물이 흐르면 부패하지 않고, 집만 사방에 사람을 물지 않는다' 는 말이 있는데, 적당한 흐름은 기업에 신선한 피를 가져다 줄 수 있어 활력을 유지하는 데 도움이 된다. 하지만 인적 자원의 흐름이 불균형하거나 인적 자원의 흐름 수준이 너무 높으면 기업에 많은 도전이 될 수 있다. 그중에서 가장 중요한 도전은 두 가지다.
첫째, 인적자원 흐름의 불균형은 기업의 노동력 부족을 초래할 수 있다.
인적자원의 흐름을 반영하는 상용지표는 일반적으로 두 가지가 있는데, 하나는 이직률이고, 하나는 새로운 입사율이다. 이직률이 신규 입사율보다 작거나 같을 때, 조직의 직원 규모는 균형을 유지하거나 지속적으로 확대될 수 있습니다. 한편 이직률이 성신율보다 크면 직원 규모가 줄어' 용공 부족' 문제가 생긴다. 일반적으로, 소수의 직원들이 이직하여 채용을 통해 제때에 보충할 수 있다. 하지만 단시간 내에 이직 사원이 너무 많고 이직률이 너무 높으면 기업보충의 어려움이 커지고 채용 임무를 완수하지 못할 경우' 직위 공석' 이 계속될 것이다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 일명언)
둘째, 높은 수준의 인적 자원 흐름은 기업에' 높은' 인적 자원 비용을 가져다 줄 것이다.
인적 자원의 흐름, 특히 직원의 이직은 추가 비용을 초래할 수 있다. 이직 비용에는 일반적으로 명시적 비용과 숨겨진 비용이 포함됩니다. 직원 손실로 인한 직접적인 경제적 손실 등 뚜렷한 비용은 기업의 경영이익을 침식시켜 기업의 경영이익 하락을 초래할 수 있다. 숨겨진 비용은 종종 간접적인 손실이다. 이러한 간접적 손실로 인한 관리 위험은 때때로 직접적인 경제적 손실보다 높다. 일반적으로 인적 자원 이동성 수준이 높을수록 결원 및 채용이 필요한 인원이 많을수록 그에 따른 비용도 높아진다.
기업이 지속 가능한 발전을 유지하기 위해서는 내부 인적 자원 흐름을 적당한 수준으로 유지하고 동적 균형을 유지해야 한다는 것을 알 수 있다. 그렇지 않으면 기업은' 용공 부족' 과' 용용비 높은' 문제를 겪게 될 것이다. 장기 신규 입사율이 이직률보다 작으면 직원 규모는 위축되어 결국' 아무도 사용할 수 없다' 고 파산할 수밖에 없다. 이 때문에 기업들은 인적자원 흐름에 대한 지표 모니터링 체계를 구축해야 한다. 이 시스템의 모니터링 내용에는 인적 자원 흐름의 수준과 균형이 포함되어야 하며, 모니터링 대상은 전체 직원이나 일부 중요한 직책이나 핵심 그룹이 될 수 있습니다.
비용을 고려해 볼 때, 이 모니터링 시스템은 기존 데이터를 기반으로 구축되어야 하며 추가 자원을 수집할 필요가 없습니다. 기존 데이터를 기반으로 데이터 마이닝 및 통계 분석 기술을 통해 이러한 지표 모니터링 시스템을 구축할 수 있다면 이 작업은 더욱 운영성과 가치가 높아질 것입니다. 기업의 각종 직원 중 노무 파견 직원의 인적 자원 유동 수준이 높다는 점을 감안하면. 따라서 이 연구는 이 집단의 인적자원 유동 수준과 균형을 분석하고 관련 지표 뒤의 내포와 잠재적 영향 메커니즘 (예: 성별 세대 간 등 인구변수가 인적자원 흐름에 미치는 영향) 을 적극적으로 탐구할 계획이다. 기업의 인적자원 흐름 관리 및 통제를 위한 의사결정 근거를 제공하다.
둘째, 연구 방법
1, 재료 분석 및 데이터 마이닝 단계
상술한 연구 목표를 달성하기 위해 본 연구는 쑤저우 모 7 력 자원회사를 예로 들었다. 회사의 허가를 받아 본 연구는 쑤저우에 있는 회사의 제조 기업의 8 개 노무 파견 프로그램을 선정하였다. 이 8 개 노무파견 프로그램은 20XX 년 7 월부터 존재해 지금까지 계속되고 있다. 본 연구에서는 20XX 년 7 월부터 20XX 년 3 월까지 총 265,438+0 개월의 직원 명부를 분석 자료로 선정했습니다. 회사에서 제공하는 월별 직원 명부에는 다음 필드가 포함되어 있습니다.
① 신분증 번호 (이하 신분증이라고 함);
② 성별
3 입사 시간
④ 퇴직 시간 (비 퇴직 기록은 "공백" 임).
이 네 개의 필드에 따라 다음 단계에 따라 다음과 같은 데이터 정보를 발굴할 수 있습니다.
먼저 ID 고유성을 사용하여 2 1 개월 데이터를 결합하여 ID 당 한 줄의 데이터를 가진 파일을 만들 수 있습니다. 각 데이터 행은 다음과 같습니다.
①ID (주민등록번호);
② 성별
3 입사 시간
4 출발 시간.
또한 ID 에 따라' 생년월일' 변수를 추출할 수 있습니다. 이 변수를 기반으로 직원의 세대 간 정보 (1=90 이후, 2=90 이전) 를 확인할 수 있습니다.
둘째, "입사 시간" 및 "퇴직 시간" 필드의 정보를 사용하여 각 사원이 취임한 이후 매월 근무 상태를 확인할 수 있습니다. 매월 다음 네 가지 변수를 사용하여 직원의 근무 상태를 설명합니다.
① 신입 사원 (1= 예, 0= 아니오) 은' 입사 시간' 이 현재 달인 사원이다.
② 전직 사원 (1= 예, 0= 아니오) 은 현재 월의 "퇴직 시간" 사원입니다.
③ 월초에 근무하는 사원 (1= 예, 0= 아니오) 은 시작 시간이 월 1 일 이전이지만 이직 시간은 월 1 일 이후이거나 값이 비어 있다 (20XX 년 3 월 3 일)
④ 월말 재직 사원 (1= 예, 0= 아니오) 은 시작 시간이 이달 마지막 1 일 이전이지만 이직 시간은 월 마지막 날 이후이거나 값이 비어 있다 (20XX 년 3 월 3 1 통계 주기가 2 1 개월이기 때문에 위의 계산 규칙에 따라 2 1 회를 반복하고, * * 2 1 개인 직원의 근무 상태 (월 1) 를 얻습니다
셋째, 전체 직원, 남성 직원, 여성 직원, 90 대 직원 (1990- 1999 출생 직원) 및 90 대 직원 (1990 이전 출생 각 +7 1 중' 모든 직원',' 남성 직원',' 여성 직원',' 90 후 직원',' 90 전 직원' 에 대한 신규 입사율 및 이직률을 계산합니다.
2. 샘플 피쳐
통계 초창기 (20XX 년 7 월 1), 재직 노무 파견 인원 2663 명. 2 1 개월 동안의 인적 자원 유입 유출을 거쳐 통계가 끝날 때까지 (20XX 년 3 월 3 1), 재직 노무 파견공 52 1262 명, 순손실/KLOC- 2 1 개월 통계 기간 동안 17562 명의 파견공이 연이어 이직했고, 매달 평균 836 명이 이직했다. 기말에 근무한 1262 명의 파견된 근로자를 더하면 이번 연구에 관련된 파견된 근로자 수 (이직자 및 재직자 포함) 는 18824 명이다.
셋째, 결과는
1, 인적 자원 흐름 수준 분석
이직률과 신규 입사율은 인적자원의 유동 수준을 반영하는 가장 중요한 지표이다. 본 연구에서는 모든 노무 파견 직원의 이직률과 신규 입사율 수준을 설명하고 그 사이의 내재적 관계를 분석하기 위해 두 데이터 세트에 대한 기술 통계 및 관련 샘플 T 검사를 실시했습니다 (표 1 참조).
① 전체 노무파견 직원 이직률은 최소 29.2%, 최대 88.2%, 평균 42.1%;
(2) 모든 노무파견 종사자의 최소 신규 입사율은 9.3%, 최고 103.6%, 평균 38.5% 였다.
③ 모든 노무 파견 직원의 이직률은 신규 채용률과 현저히 관련이 있다 (R=0.443, P = 0.044).
④ 전체 노무파견 직원의 월 평균 이직률과 월 평균 이직률 사이에는 3.6% 포인트 차이 (MD=3.6%) 가 있지만, 이 차이는 통계학적 의미가 없다 (T = 0,707, df=20, p=0.488).
2. 차이 비교
(1) 인적 자원 흐름 수준의 성별 차이 비교
본 연구에서는 성별에 따라 노무 파견 직원 이직률과 신규 고용률의 수준 차이와 내적 연계를 분석하기 위해 남녀 노무 파견 직원 이직률과 신규 고용률에 대한 기술 통계 및 관련 샘플 T 검사를 실시했다. 결과 표시 (표 2 참조):
첫째, 남성 노무파견 직원 이직률은 최소 33.0%, 최고 109.3%, 평균 47.1%입니다. 여성 노무파견 직원의 이직률은 최소 22% 와 2%, 최고 55%, 평균 34% 와 4% 였다. 남성 노무 파견 직원 이직률은 여성 노무 파견 직원 이직률과 현저히 관련이 있다 (R = 0,757,P
둘째, 남성 노무 파견 종사자의 최소 신규 입사율은 9,2%, 최고116,0%, 평균 43,7% 였다. 여성 노무파견 종사자의 최소 입사율은 6.2%, 최고 83. 1%, 평균 37.0% 였다. 남성 노무 파견 사원의 신규 채용률은 여성 노무 파견 사원의 신규 채용률과 현저히 관련이 있다 (R = 0,942, P
(2) 인적 자원 흐름 수준의 세대 간 차이 비교.
세대 간 노무파견 직원 이직률과 신규 고용률의' 수준' 과 내재적 연계를 분석하기 위해 본 연구에서는 90 년대 이후와 90 년대 전 노무파견 직원 이직률과 신규 고용률에 대한 기술 통계와 관련 샘플 T 검사를 실시했다. 결과 표시 (표 3 참조):
1, 90 이후 노무파견 직원 이직률은 최소 29% 와 9%, 최고 89 와 1%, 평균 44 와 0 ‰이다. 1990 년 이전에 노무 파견 종사자 이직률은 최소 2 1 3%, 최대 85%, 평균 37% 와 0% 였다. 90 이후 노무파견 직원 이직률은 90 이후 노무파견 직원 이직률과 현저히 관련이 있다 (R = 0,791,P < 0, 001); 90 이후 노무파견 직원의 월 평균 이직률은 90 전 7% 또는 0% 포인트 (MD=7, O%) 로 통계적으로 차이가 난다 (t = 3,438, df=20, P = 0,003).
둘째, 90 년대 이후 노무파견 종사자의 최소 신규 취업률은 8% 와 9%, 최고 103 과 7%, 평균 39% 와 7% 였다. 1990 년 이전에 노무 파견 종사자의 신규 채용률은 최소 28% 와 9%, 최고 103 과 7%, 평균 35% 와 5% 였다. P<；; 90 이후 노무파견 사원의 신규 입사율은 90 전 노무파견 사원의 신규 입사율과 현저히 관련이 있다 (r = 0,953, P
넷. 주요 결론 및 토론
위의 결과에 근거하여 몇 가지 주요 결론을 다음과 같이 요약할 수 있다.
1. 현재 노무파견 종사자 인적자원 유동 수준이 높아' 고유출' 과' 고유입' 추세를 보이고 있다.
위 결과에 따르면 2 1 개월 중 노무파견 직원 이직률은 최소 29,2%, 최대 88,2%, 평균 42 1%, 이직률은 최소 9 로 나타났다. 즉, 저봉기에는 매달 약 29% 와 9% 의 사람들이 떠나고, 9% 와 3% 의 사람들이 떠나고, 러시아워에는 매달 88% 와 2% 의 사람들이 떠나고, 103 과 6% 가 떠난다는 것이다. 최소 29, 2% 의 이직률로 볼 때, 기업은 왕왕 감당하기 어렵다. 인원이 유입되지 않으면 29% 또는 2% 의 이직률이 3 ~ 425 개월 만에 기업의 모든 직원이 유실된다는 뜻입니다. 42 1% 의 평균 이직률로 계산하면 2375 개월 동안 모두 손실될 수 있습니다. 이 수치들은 현재 노무파견 종사자들의 인적자원 유동성 수준이 높다는 것을 충분히 반영하고 있다. 즉, 이 집단은 심각한 고용 불안정에 직면해 있다.
2. 이직률과 신진율 사이에는 현저한 양의 상관관계가 있다.
이는 둘 사이에 동반 관계가 있음을 의미하며, 기업의 왕성한 채용 수요 (고신율) 뒤에는 높은 수준의 이직률이 있을 수 있음을 의미한다. 최근 몇 년 동안 일부 연해 선진 도시들은 특정 시점 (예: 9 월, 6 월, 6 월, 6 월, 6 월, 6 월, 10 월, 설 전후) 에' 용공 부족' 현상이 나타났다. 많은 언론은 이를 인구배당의 고갈로 귀결한다. 즉 인적자원 시장이 충분한 공급을 제공할 수 없다는 것이다. 사실, 인적자원 시장 공급의 감소는' 용공 부족' 현상의 주요 원인이 아니다. 주된 이유는 기업의' 고용 수요' 가 갑자기 증가했기 때문이다. "고용 수요" 가 갑자기 증가한 데에는 두 가지 이유가 있다.
첫째, 기업 주문의 증가 또는 규모 확대.
또 다른 경우는 대량의 직위 공석이 사원의' 높은 이직률' 으로 인해 발생한다는 것이다. 한 기업이 역동적이고 균형 잡힌 발전을 유지하기 위해서는 단시간에 많은 인원을 채용할 수밖에 없다. 인적자원 시장이 단기간에 충분한 공급을 제공할 수 없다면,' 용공 부족' 문제는 계속될 것이다. 인적자원 시장이 단기간에 충분한 공급을 제공할 수 있다면' 용공 부족' 문제는 완화될 것이지만, 동시에 높은' 신율' 이 뒤따를 것이다. 본 연구에서 밝혀진 바와 같이, 노무파견 직원의 월 평균 신규 고용률은 38.5% 로 월평균 이직률 42. 1% 보다 현저히 낮았다. 현재 노무파견 기관이 직원을 채용하는 것은 거의 모두 인력 유출을 보충하기 위한 것임을 의미한다.
3. 현재 인적자원 흐름이 불균형하여 인적자원 유출이 인적자원 유입보다 약간 높다.
2 1 개월의 월평균 교환률과 월평균 교환율에는 통계적으로 큰 차이가 없지만 매달 3, 6% 포인트 차이도 무시할 수 없다. 그동안 이 기관의 노무 파견 인원 규모는 분명히 점차 위축될 것이다. 사실 이런 추세가 일어나고 있습니다. 265,438+0 개월 동안 7 개 프로젝트에 대한 노무 파견자 규모는 최초 2,663 명에서 65,438+0,262 명으로 줄어 순손실 65,438+0,406,5438+0 으로 줄었다 노무파견을 주업으로 하는 인적자원기관의 경우 이런 추세가 계속되면 최종 결말은 프로젝트의 종결과 기업의 도산일 뿐이다. 한 고용기업의 경우, 신규 입사율이 이직률보다 적다면, 그 결과 단 한 가지밖에 없다. 즉, 기업은 계속' 결원' 을 이어갔고, 결국' 아무도 사용할 수 없다' 는 것이다. 한편, 기업에' 높은 이직률' 문제가 없다면' 신규 모집율' 은 그렇게 높지 않을 것이고' 용공 부족' 문제는 자연히 존재하지 않을 것이다. 물론, 신규 진입률은 이직률보다 약간 낮으며, 업무 조정이나 변화 업그레이드의 결과일 수도 있다. 예를 들어, 고용업체는 파견된 직원의 고용 규모를 줄이거나, 기업들이 변환 업그레이드를 통해 자동화 생산 수준이나 직원 생산성을 높이고, 고용 수요를 줄인다. 따라서 이달 평균 채용률이 월평균 이직률보다 작을 때도 원인을 분석해야 한다. 이런 요인들 때문이 아니라 기업 채용 수요가 왕성하지만 자신이나 협력기관의 채용 능력이 충분한 직원을 따라잡지 못하거나 끌어들이지 못할 경우 기업은 각별한 경각심을 갖고 제때에 대책을 세워야 한다.
4. 성별 및 세대 간 요인은 노무 파견 직원의 월평균 이직률과 신규 임용률에 큰 영향을 미친다.
남성 직원과 90 대 직원의 인적 자원 이동성 수준이 여성 직원보다 높다. 위의 결과에서 볼 수 있듯이, 남성 노무 파견 직원의 이직률과 신규 고용률은 여성보다 현저히 높다. 90 년대 이후 노무파견 직원의 이직률과 신규 채용률이 모두 90 보다 높았다는 결론은 인적자원 종사자들의 오랜 인상, 즉 남성 직원과 90 년대 이후 직원들이 더 불안정하고 이직하는 경향이 있다는 것을 어느 정도 입증했다. 남성 직원들이 여성 직원보다 이직을 선호하는 이유는 여러 가지가 있을 수 있습니다. 예를 들어, 성별이 자기 개념, 직업 성격, 직업 관심, 직업 가치 등에 차이가 있을 수 있습니다. 90 대 직원의 경우 처음 입사했을 때 직업 수습 기간에 있었기 때문일 수 있다. 이 단계의 사람들은 더 많은 시도, 경험, 경험을 추구하기 위해 끊임없이 직업을 바꾸는 경향이 있다. "남성 사원 신규 채용률이 여성 사원보다 높다" 와 "90 이후 사원 신규 채용률이 90 전 사원보다 높다" 는 결론은 현재 인적자원 시장에서 남성 사원과 90 후 사원이 많다는 결론을 내릴 수 있다.
현재 인적 자원 시장은 공급과 수요가 모두 왕성한 것 같다. 어떤 기업은 대량으로 사람을 모집하고, 많은 사람들이 일자리를 찾고 있다. 그러나, 이것이 반드시 이 지역의 인적자원 시장이 건강하고 지속가능하다는 것을 의미하지는 않으며, 경제가 회복되고 번영하고 있다는 것을 의미하지는 않는다. 이것은 아마도 현재의 지역 인적자원 시장이 내순환, 자순환 상태에 있다는 것을 의미할 것이다. 사원은 해당 지역의 한 기업에서 유출된 후 해당 지역의 다른 기업으로 유입되는 반면, 기업 내의 신규 사원은 다른 기업에서 유출된 사원일 뿐입니다. 이에 따라 남성 직원들이 회사를 많이 떠날수록 남성 직원들이 입사하는 경우도 많아진다. 90 이 많을수록 직원이 회사를 떠나고, 90 이 많을수록 직원이 새 회사에 가입한다. 이런 내부 인적자원 시장의 고속 이동은 번창하는 인적자원 시장을 만든 것 같지만, 실제로는 기업 생존 환경과 직원 취업 환경 악화의 상징이다.
동사 (verb 의 약어) 요약
위의 분석을 통해 월별 직원 명부, 데이터 마이닝 및 통계 분석을 통해 기업 직원 또는 주요 직원 집단의 인적 자원 흐름 수준과 균형을 효과적으로 모니터링할 수 있음을 알 수 있습니다. 이직률과 신규 입사율 간의 동적 관계와 내부 관계, 성별 및 세대 간 요인이 인적 자원 흐름 수준에 미치는 영향을 어느 정도 밝혀낼 수 있습니다. 본 연구소에서 분석한 노무 파견 직원 집단의 경우 인적 자원 흐름은 다음과 같은 특징을 보이고 있습니다.
첫째, 인적 자원의 흐름은 높은 유출과 높은 유입의 추세를 보여줍니다.
둘째, 이직률과 신진율 사이에는 뚜렷한 양의 상관관계가 있다.
셋째, 인적 자원 흐름은 불균형 추세를 보였다. 넷째, 성별과 세대 간 요인은 이직률과 신진율에 큰 영향을 미친다.
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