将人力资源需求量的历史数据按时间顺序排列，即可形成一个时间数列。时间数列分为绝对数时间数列、相对数时间数列和平均数时间数列三种，人力资源需求量是绝对数，因而其数列是绝对数时间数列。按数列反映的现象性质不同，又可分为时期数列和时点数列，人力资源需求量是期末时点上的数据，因而其数列是时点数列。

在明确人力资源需求时点数列的性质后，考虑采用恰当的预测方法。针对时点数列，一般可选用三种方法：方法一，当时点数列不存在长期趋势和季节变动时，宜采用平滑方法预测；方法二，当时点数列存在长期趋势但不含季节变动时，宜采用趋势外推方法预测；方法三，当时点数列存在长期趋势和季节变化时，宜采用趋势季节模型方法预测。当人力资源需求时点数列不存在长期趋势，但中短期内有一定规律可循时，可采用方法一。但是当随时间变化的趋势不明显时，一般最好不要采用该类数量方法预测，所以方法一在人力资源需求预测方面运用较少。当人力资源需求呈现长期发展趋势，又随季节变化时，采用方法三。在组织中，一般人员是较为固定的，不会轻易随季节变化而变动，否则会严重地影响员工的忠诚度，甚至有些企业提倡经济萧条时也不裁员，因随便增减人员对企业危害巨大。也有符合该要求的人力资源需求数列，比如有淡旺季之分的产品促销员，这些促销员是临时招聘，而非正式员工，市场上供给充分，不需要过早预测，所以方法三更少运用。事实上，当正式员工需求呈现长期发展趋势时，不会考虑季节变动，一般选用方法二，所以趋势外推预测法（trend analysis）是人力资源需求预测中运用最广泛的时点数列预测方法。

趋势外推预测法中，最重要的是找出趋势线。找出趋势线的方法有多种，一般有绘图法、分段平均法、最小二乘法、指数平滑法等。

最简单、最直观的方法是绘图法。以人力资源需求量为纵轴，以时间为横轴，在坐标图上描出各年的历史数据。观察这些点是否有一定的发展规律，如果有，尝试在图上画出一条直线或曲线，使得大多数点尽可能地与这条线重合或接近。如果存在这样的线，则认为这条线就是趋势线。按这条线的发展趋势，延长趋势线。此后，在图上可以找到未来各年对应的人力资源需求。现以飞利浦一子公司人力资源需求预测为例，原始数据见表2-1，趋势图见图2-1。

表2-1  飞利浦一子公司年末在岗总人数

注：所有数据已经过技术处理。

注：直线是实际人数连接线，虚线是趋势线。

从图2-1可见，飞利浦子公司的人力资源需求量是逐年下降，所以它的趋势线是一条斜率为负的直线。事实上，公司的规模和业务量是逐年上升，但由于管理水平和生产技术提高，使得需求人员反而下降，这体现了现代化工厂的特点。可以找到2004年在趋势线上的对应点，从而确定公司2004年的人力资源需求。可从图2-1上看出，2004年的需求大致为1650~1800人，此预测在2004年得到验证。

绘图法比较简单，但是绘制趋势线有较大的随意性，所以得出的结果也比较粗略。为了弥补这一缺点，可以用其它方法推出趋势线公式，从而得到更准确的数据。求出趋势线的方法很多，可以根据预测的要求选择方法。可借助软件完成这个工作，直接在软件中输入数据，再选择方法，由电脑直接推出公式。仍以该飞利浦子公司为例，借用SPSS软件得到公式（2-1）：

y = 1043060.4 – 519.6x                （2-1）

式中    y ——人力资源需求量，单位为人；

x ——年份。

将2004年和2005年代入公式2-1，可以得到各年需要的人数分别为1782人和1262人，与真实情况基本相符。

运用趋势外推法必须满足两个前提，一是企业要有历史数据（一般用过去五年的数据进行预测），二是这些数据要有一定的发展趋势可循。很多企业都能满足以上两个条件，所以趋势外推法有广泛的运用空间。虽然这种方法很实用，但是过于简单，只能预测出大概走势，作为初步预测时很有价值。在运用趋势外推法时，隐含了一个假设，即未来仍按过去的规律发展。这种假设过于简单，现实中，由于很多因素在变化，很少有雇佣水平按照过去的趋势发展。特别当预测的时间变长时，大多数因素都会发生变化，导致预测结果不准，所以趋势外推预测法只能用于短期预测。如果人力资源需求在时间上显示出明显的均等趋势，并且市场环境稳定、企业发展平稳，此时用于短期预测会有较好的效果。

Key facts：

A． 企业至少要有五年的历史数据，并且这些数据没有因为特别的原因而发生巨大变化；

B． 人力资源需求的历史数据要呈现出一定的发展趋势；

C． 预测期内的外部环境和企业发展都应该比较平稳；

D．绘图法中，绘制一条合理的趋势线比较困难，可以借助软件完成；

E． 不可过于依赖公式推算的结果。