人才擁有量分析

一定數量和質量（指專業類別、學歷層次、職務級別、年齡構成等）的人才，經過若干年的流動（如退休、死亡、調離、晉升和培訓等）之後，會發生很大的變化。對現有的和今後可能補充的人才發展變化過程進行定量分析，預測逐年的人才擁有量並與相應年份的人才需求量（見人才需求預測）相比較，即可求得今後若干年內人才供需之間的差距，便於領導部門及早採取相應的措施，調整有關人才的培養、補充、晉升、退休等政策，使專門人才在數量上和質量上滿足經濟和社會發展的需求。

人才擁有量預測模型依預測的目的而有所不同。為了確定今後逐年的各種學歷的人才的培養量，需要建立反映學歷和年齡變化的人才預測模型。為了確定不同部門的實際生產能力，則應建立反映人員實際工作能力的職務、級別和年齡構成的人才預測模型。人才擁有量的預測應滿足人才需求預測的各種具體要求(見人才規劃)，既能預測在不同政策條件下各種專業、學歷、職務、年齡的實際人才擁有量，又能預測逐年退休、死亡、調離、晉升、補充的實際人才數，詳細揭示影響人才流動的各種因素和不同政策所造成的具體影響，以適應不同領導部門（教育、計劃、人事、科技等）的決策需要。人才擁有量預測模型要既能反映人才變化的動態過程，又能從穩態的角度反映人才的實際分佈狀況。通常可用馬爾可夫模型、替換模型、狀態方程或優化模型來反映人才的變化過程。

馬爾可夫模型是用來預測時間間隔相等的時刻點上(t=0，1，2，…)各類人員的人數。在馬爾可夫模型中，假定在給定時期內從低一級向高一級的轉移人數是起始時刻低級總人數的一個固定的比例，這個比例稱為轉移率。一旦各類的人數、轉移率和未來補充人數給定，即可預測各類人員未來的數目（未來人才分佈）。人才預測的馬爾可夫模型為式中ni(t)為時刻t時i類人數，pji為從j類向i類轉移的轉移率，ri(t)為在時間(t-1,t)內i類所補充的人數，k為分類數。如果把上式寫成向量形式，則為式中為時刻t時人數的行向量；為在(t-1,t)時間中補充人數的行向量；P為各類人員之間的轉移矩陣：　反映人才流動的各種參數的精度直接影響預測值的精度。有些參數（如按年齡的人口死亡率）可直接根據統計數據求得。有些參數隨國家政治經濟情況和人事政策的變動而變化(如不同職務人員晉升率)，一般採用特爾斐法、想定法等預測技術求得。有些參數（如調離率、學歷轉移率等）則通過綜合統計數據並用特爾斐法等方法來確定。可能的人才補充量根據教育規劃模型和人才規劃模型，經多次試算、綜合平衡後確定。

人才擁有量預測計算量大，需要利用計算機來進行。人事政策可通過人機對話獲得各種預測結果，及時為決策提供定量的依據。有些參數，如不同晉升政策下的晉升係數矩陣,可利用計算機來產生,以減少人工計算工作量。專門人才的現狀調查是人才擁有量預測的基礎，它涉及面廣，數據輸入量大，現代工業發達國家也多停留在某一地區、部門、企業的範圍來進行預測。從1983年起，中國開始進行全國性的專門人才擁有量預測，這對於中國專門人才的合理培養、分配和使用具有重要的作用。