人力规划的水准成为突破关键点：当目标营收已知，合理的人力成本分配和人员设置，可以为企业节省大量的成本，从而真正实现降本增效。
究竟什么才是人力规划？
人力规划并不是单纯指宏观意义上的人力资源规划，而是特指人力成本预算和人员编制的分配计划。
而人力规划正是回答了企业管理的核心问题：人力成本如何投入才能让企业从现有营收A精准达到营收目标B？
在人力资源专家Meijerink与Bondarouk发表的研究论文“算法管理的多重性”中，他们指出，人力规划本身是一种“算法管理（Algorithmic Management）”，因为它具备三个重要特性：1. 需要可机读的数据作为输入；2. 需要一个能自动处理数据的系统；3. 最终转化为决策或实践指引（Meijerink & Bondarouk 2021）。所以，国际上成熟的人力规划一般根据薪酬成本、业务目标、工作饱和度、部门价值系数、部门绩效等相关数据，通过数学建模预测企业人员的变化和走势，将员工的数量和质量控制在合理的范围内，从而节省人工成本，提高人力资源的利用效率。
举个例子，总部位于广东的一家纸业公司模式传统，2020年人力成本接近一个亿。在应用了科学的人力规划方法后，2021年不仅营收超预期达成目标，且人力成本节省近千万。
不管是人力资源不足、过剩，还是失衡或结构性失衡，好的人力规划可以帮助企业动态调整人力资源供需平衡，提供制定发展战略和经营规划的基石。
为什么人力规划如此重要？
结合公司情况，展望未来3-5年，你最希望看到什么？
是利润率的提升，产品交付时间的减少，员工人均收入的提升，人均销售额的提升，还是每元人工成本的利润提高？……
这些企业发展经营上的目标都可以通过人力规划来侧面达成。疫情的冲击下，表面看企业面临的是短时的需求不足，但实际考验的却是企业在应对不确定性时的可持续发展能力，即公司的“韧性”。根据美国国家科学院针对私营领域进行的相关调查，企业在后疫情时代，开始不再仅仅关注盈利，他们开始更多地关注全方位的成本降低——不仅是基本物料、员工福利的减少，还包括整体人力成本的重新规划（轻人力架构）。（Bartik et al. 2020）。
2025年企业数智化市场规模将达65万亿元。企业资源管理软件（ERP）在疫情之下逆势发展，背后原因无疑是经济形势的紧张导致企业更加注重原材料的成本规划。而人力资源管理也不甘落后，国外人力资本管理SaaS巨头Workday年营收增长率超过20%，已服务超过9500家企业。
而挑战和机遇并存。当人力资源的不确定性提升之时，企业也更需要科学规划人力成本，使用先进的算法和模型去与人才紧缺、人力成本攀升的现状抗衡。
HR应该怎么做？
VUCA 2.0时代，人力资源部门更要从“务虚”转为“务实”。
美国人力资源管理教授德斯勒于2012年提出了循证式人力资源管理的概念，意指“运用数据、事实、分析方法、科学手段、有针对性的评价及准确的案例研究，来对人力资源管理方面的建议、决策、实践以及结论提供支持”。简而言之，循证人力资源管理就是审慎地将最佳证据运用到人力资源管理实践的过程。正因为这些理论和方法的不断进步，人力资源第一次被认为是公司本质上最重要的战略部署（Belhaj & Tkiouat 2017）。
经济周期性波动，外部环境情况瞬息万变，人力资源需要有力的抓手才能在时代浪潮下立稳脚跟。
而量化人力规划模型正是人力资源在新阶段寻求突破之剑。企业需要运用量化数据模型支持人力资源规划，以更好地降低风险，完成组织目标。
在2022年的慕尼黑CMAM（国际企业管理、会计和市场营销大会）的学术会议上，选用了一篇来自国内人力团队的论文“What is Next for Companies with Low Human Efficiency: The Quantitative Talent Planning Model”（人效提升方法：量化人力规划模型）。其中所用到的量化人力规划模型 QTP © 为组知所研发，已在世界级企业得到验证，意在用数据建模帮企业制定和分配总人力预算和人员配置计划，为人力资源和业务的对接提供一套科学、合理、清晰的规则。
组知是一家专注于为中大型企业提供量化人力规划解决方案的科技公司，首席数据科学家阚杰元曾在联合国负责环境数据科学模型开发。提到这次慕尼黑CMAM会议，他说：组知看好人力规划在国内的未来前景。很多HR已经开始了基础人力资源数据分析的应用，组知运用机器学习以及运筹学优化算法，配合量化人力规划模型，可以实际驱动人力战略决策，提升组织绩效。
以数据为本、精准制定人效提升目标的背后是企业对于高质量增长的追求，是对投资回报确定性的需要。在不确定性占主导的时候，试错成本高，只有精准设立经营目标、精准决策、精准招人，才能最大程度地做到企业管理和发展上的可持续和长期主义。
VUCA 2.0 代表的是勇于突破的企业在“危机”中看到“机”，也是企业数字化转型的方向。错过量化人力规划模型，是拒绝一次在当前经济大环境下逆风翻盘的机会。
人尽其用，发挥潜能，减少内耗，通过量化和数学达成组织幸福，才是人力规划的根本所在。
References:
Belhaj, R. and M. Tkiouat. 2017. A new Framework of Strategic Human Resource Management (SHRM) Based on Quantitative and Qualitative Data. American Journal of Applied Sciences 14(2): 286-293.
Bartik, A. W., M. Bertrand, and Z. Cullen et al. 2020. The impact of COVID-19 on small business outcomes and expectations. The Proceedings of the National Academy of Sciences 117(30): 17656–17666.
Meijerink, J. and T. Bondarouk. 2021. The duality of algorithmic management: Toward a research agenda on HRM algorithms, autonomy and value creation. Human Resource Management Review: [DOI: https://doi.org/10.1016/j.hrmr.2021.100876].
部分图源Think with Gaia《2022 企业人效管理白皮书》
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