鐵路房建類專業(yè)技術(shù)人員需求預(yù)測模型構(gòu)建探討

常貝迪 中國鐵路上海局集團(tuán)有限公司上海房建公寓段

1 鐵路房建類專業(yè)人力資源需求的重要性

近年來，鐵路房建部門緊緊圍繞高質(zhì)量發(fā)展的新要求，不斷探索研究高鐵房建設(shè)備專業(yè)管理的新情況，結(jié)合日常維修管理積累的經(jīng)驗(yàn)，探索制訂了提前介入、高鐵客站巡檢作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、附著物管理等房建設(shè)備管理辦法和制度。但如何將長期積累的傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)與現(xiàn)代化手段相結(jié)合，合理配置專業(yè)技術(shù)人員，實(shí)現(xiàn)對風(fēng)險(xiǎn)因素的趨勢分析和超前防控，為房建設(shè)備維護(hù)提供可靠支撐，成為當(dāng)前亟待解決的新問題。為此，新形勢下鐵路房建類專業(yè)人力資源需求，尤為重要。

2 上海房建公寓段專業(yè)技術(shù)人員現(xiàn)狀

上海房建公寓段成立于2019年3月，由原上海房產(chǎn)建筑段和上海鐵路紅廈實(shí)業(yè)有限公司合并成立，為運(yùn)輸輔助單位。其中，段負(fù)責(zé)京滬線灣城站-上海站，滬昆線上海站-七星橋、金山、新長線、滬寧、滬杭、京滬高鐵以及上海、虹橋樞紐地區(qū)運(yùn)營生產(chǎn)房建設(shè)備技術(shù)管理及維修業(yè)務(wù)。截止到2019年底，段在崗職工數(shù)477人，房建設(shè)備巡檢（含高鐵）累計(jì)換算1806.8萬平方米，圖1是2012-2019年上海房建段房建設(shè)備巡檢量與人力資源變動情況。

從圖1中可以看出，房建設(shè)備巡檢（含高鐵）量逐年增加，尤其是2015年后，增加幅度更明顯。按經(jīng)濟(jì)學(xué)角度來說，企業(yè)產(chǎn)值的增長必然伴隨職工人數(shù)的增加，但從圖1看，職工人數(shù)卻逐年遞減，說明近7年段新進(jìn)職工數(shù)少于自然減員量，且自然減員量逐年遞增。在自然減員量逐年增加的情況下，仍然實(shí)現(xiàn)了全員勞動生產(chǎn)率增加，這充分體現(xiàn)出上海房建段在堅(jiān)決貫徹落實(shí)集團(tuán)公司、部黨組"強(qiáng)基達(dá)標(biāo)，提質(zhì)增效"上取得了顯著成效。

圖1 2012-2019年上海房建段房建設(shè)備巡檢量與人力資源變動情況

合理的專業(yè)技術(shù)人員隊(duì)伍結(jié)構(gòu)能夠反映房建專業(yè)的生產(chǎn)特點(diǎn)及結(jié)構(gòu)狀況，截止2019年底，段專業(yè)技術(shù)人員共77人，房建類專業(yè)技術(shù)人員47人。通過對上海房建公寓段近年專業(yè)技術(shù)人員數(shù)量分析（見表1）,可以看出：

表1 2012-2019年上海房建公寓段專業(yè)技術(shù)人員總量情況表

專業(yè)技術(shù)人員在職工總數(shù)中所占比例偏低，但其趨勢呈增加勢。在2012年之前，因無新進(jìn)應(yīng)屆畢業(yè)生，其數(shù)量值有一個(gè)小的低谷。在2013年以后，專業(yè)技術(shù)人員的數(shù)量開始新的增長，并在2018年達(dá)到了66人，但也僅占到在崗職工的18.75%。房建類專業(yè)技術(shù)人員在專業(yè)技術(shù)人員總數(shù)中所占比例偏高，并趨于平穩(wěn)。

3 房建類專業(yè)技術(shù)人員需求預(yù)測模型構(gòu)建

根據(jù)上述單位現(xiàn)狀，對其房建類專業(yè)技術(shù)人員的預(yù)測分析，是本模型所研究的主要對象，界定為在房建專業(yè)技術(shù)崗位上從事技術(shù)性工作的人（含操作技能崗位人員）。所研究的對象指標(biāo)為房建類專業(yè)技術(shù)人員的總量需求。

依據(jù)指標(biāo)即影響需求預(yù)測的變量因素。它主導(dǎo)著企業(yè)的活動，進(jìn)而決定人才的需求和預(yù)測，是定量分析的關(guān)鍵因素，包括生產(chǎn)技術(shù)水平、科研工作量化、企業(yè)管理水平、勞動者素質(zhì)知識水平等。

但根據(jù)行業(yè)特殊性，此次模型假定影響房建類專業(yè)技術(shù)人員的其他因素不變,只把房建設(shè)備巡檢（含高鐵）累計(jì)（換算萬平方米）作為變量因素。

首先，初步以房建專業(yè)技術(shù)人員數(shù)為因變量，以房建設(shè)備巡檢（含高鐵）累計(jì)（換算萬平方米）為自變量，根據(jù)調(diào)研情況，運(yùn)用2012年-2019年的數(shù)據(jù)資料，建立回歸預(yù)測模型。

在做回歸分析之前，先考察一下兩個(gè)計(jì)量資料之間的相關(guān)性。即房建設(shè)備巡檢（含高鐵）累計(jì)（換算萬平方米）與房建類專業(yè)技術(shù)人員數(shù)是否存在相關(guān)關(guān)系。

表2 回歸分析正態(tài)性檢驗(yàn)表

從表2可以看出，K-S檢驗(yàn)與S-W檢驗(yàn) 的P值均大于0.05，因此房建專業(yè)技術(shù)人員數(shù)與房建設(shè)備巡檢（含高鐵）累計(jì)（換算萬平方米）均符合正態(tài)分布，可以進(jìn)行Pearson相關(guān)性分析。

表3 回歸分析Pearson相關(guān)性表

從表3可以看出，房建專業(yè)技術(shù)人員數(shù)與房建設(shè)備巡檢（含高鐵）累計(jì)（換算萬平方米）相關(guān)系數(shù)r=0.947，P=0.000＜0.05，說明房建專業(yè)技術(shù)人員總數(shù)與房建設(shè)備巡檢（含高鐵）累計(jì)（換算萬平方米）的相關(guān)性是真實(shí)存在的，而且呈現(xiàn)高強(qiáng)度顯著相關(guān)，通過顯著性檢驗(yàn)。

因此，將房建專業(yè)技術(shù)人員總數(shù)作因變量，以房建設(shè)備巡檢（含高鐵）累計(jì)（換算萬平方米）為自變量做回歸分析。

其數(shù)學(xué)模型可表示為：

其中，y=房建專業(yè)技術(shù)人員總數(shù)；x=房建設(shè)備巡檢（含高鐵）累計(jì)（換算萬平方米）；bi=回歸系數(shù)；b0=常數(shù)項(xiàng)。

表4 回歸分析摘要模型表

根據(jù)表4可以看出，R=0.945，R?=0.892，

即房建設(shè)備巡檢（含高鐵）累計(jì)（換算萬平方米）能反映房建專業(yè)技術(shù)人員數(shù)87.4%的變異。

德賓·沃森（D-W）檢驗(yàn)，D-W=2.130，數(shù)據(jù)間相互獨(dú)立，符合線性回歸獨(dú)立性的條件。

表5 ANOVA2表

由表5得出，F(xiàn)=49.65，P=0.000＜0.05，

因此構(gòu)建的回歸模型是具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

表6 模型系數(shù)2表

將表6中得到回歸系數(shù)，代入到預(yù)測模型方程中，我們得到房建類專業(yè)技術(shù)總需求的模型：

根據(jù)上述得出的房建類專業(yè)技術(shù)人員總量需求模型，將上海房建公寓段2012年-2019年的房建設(shè)備巡檢（含高鐵）累計(jì)（換算萬平方米）代入，得到表7。

表7 2012-2019年房建類專業(yè)技術(shù)人員實(shí)際值與預(yù)測值比較

從表7中可以看出，由回歸模型計(jì)算得出的預(yù)測值與實(shí)際值比較一致。

根據(jù)表得到的數(shù)值，將實(shí)際值與得到的預(yù)測值進(jìn)一步做比較，得到更加直觀的圖形表示，見圖2。

圖2 2012-2019房建類專業(yè)技術(shù)人員實(shí)際值與預(yù)測值對比圖

從圖2中可以直觀地看出，房建類專業(yè)技術(shù)人員預(yù)測值的變化趨勢基本反映了實(shí)際值的變化趨勢。由此可以判斷，所建立的回歸模型用來預(yù)測上海房建公寓段專業(yè)技術(shù)人員的偏差率比較低，可靠度較高。

4 結(jié)束語

人力資源需求預(yù)測是人力資源規(guī)劃的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。本文選取上海房建公寓段作為研究對象，著重討論了作為人才重要組成部分的專業(yè)技術(shù)人員總量需求以及結(jié)構(gòu)需求預(yù)測模型，在理論上豐富了人力資源管理中人力資源規(guī)劃的內(nèi)容，為鐵路人力資源管理提供了依據(jù)--可以用定性與定量相結(jié)合的方式對人力資源規(guī)劃進(jìn)行實(shí)際研究。本文對所有資料數(shù)據(jù)做了處理，但這個(gè)處理是科學(xué)可靠的。研究成果旨在提供一種解決問題的方法和思路，對實(shí)際應(yīng)用具有一定可行性和借鑒性。