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正文內(nèi)容

6人力資源價值會計(編輯修改稿)

2025-02-06 01:49 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 水平相近,在效益方面也存在很大差異,其原因主要是因為人力資源素質(zhì)的差異造成了效益的差異。為了反映人力資源素質(zhì)的差異,在計算出工資報酬折現(xiàn)后,使用效率系數(shù)加以調(diào)整,進而計算人力資源的價值。效率系數(shù)可以用一定時期內(nèi)某組織盈利水平與本行業(yè)盈利水平相比計算出的投資報酬率反映。并且,離現(xiàn)實年度越近,所賦予的權(quán)數(shù)越大,計算公式如下: ? 其中,: E為效率系數(shù); RF:某組織某年的投資報酬率; RE:全行業(yè)某年的投資報酬率。 ? 該模型的優(yōu)點:在一定程度上關注了人力資源價值的變動及部分影響因素(效率)。 ? 該模型的缺點:用一個職工 5年內(nèi)獲得的工資報酬代表人力資源的價值,從理論上低估了人力資源價值。同時,與工資報酬折現(xiàn)法一樣,未能反映人力資源的全部價值。 ( 3)隨機報酬價值模型 ? 1985年,弗蘭姆霍爾茨在他的《人力資源會計》一書中介紹了“隨機報酬價值模型”。該觀點認為:人對組織的價值取決于他(她)能夠提供的用途和服務,而人對組織提供的服務量是未來所擔任的角色和實際擔任該角色的可能性決定的,但這種可能性是隨機的,所以弗蘭姆霍爾茨把這種過程稱為報酬的隨機過程。并在計算人力資源價值時,綜合考慮預計服務年限、服務狀態(tài)、各種服務狀態(tài)下的價值及概率等各種因素。該模型的計算公式為: ? 其中, V:人力資源價值; Ri:第 種狀態(tài)下預期服務的貨幣表現(xiàn); P(Ri):職工擔任 Ri職務的概率; M:工作職位狀態(tài)數(shù); r:貼現(xiàn)率。 ? 該模型的優(yōu)點:在計算過程中考慮的因素更加系統(tǒng)全面,數(shù)據(jù)較客觀。 ? 該模型的缺點:值是預期人力資源價值,本身是一個未知數(shù),計量操作性有待分析。此外,忽略了其它資產(chǎn)對組織收益的影響,將組織的全部收益歸結(jié)于人力資源所創(chuàng)造的價值,高估了人力資源的價值。 ( )( )∑∑nttmiiirRpRV1=1=+1=群體人力資源價值的計量 ? (1)非購入商譽法 ? 非購入商譽法最早在 1969年由赫曼森教授提出,他認為:企業(yè)過去若干年的累計超過同行業(yè)平均收益的部分是人力資源價值的體現(xiàn),由于此方法類似于企業(yè)確認非購入商譽價值的方法,因此稱為“非購入商譽法”。 ? 該方法的計算步驟為: ? ①根據(jù)本行業(yè)一定時期全部非人力資源資產(chǎn)總額及同期行業(yè)凈收益,計算該行業(yè)投資報酬率; ? ②根據(jù)本企業(yè)同期全部非人力資源資產(chǎn)總額及本行業(yè)投資報酬率,計算本企業(yè)該期應實現(xiàn)的正常凈收益; ? ③根據(jù)本行業(yè)已實現(xiàn)凈收益,計算其與按照行業(yè)投資報酬率計算的本企業(yè)應實現(xiàn)正常凈收益的差額,該差額反應的是類似“非購入商譽”的額外收益; ? ④以本企業(yè)的額外收益除以本行業(yè)投資報酬率得出該企業(yè)人力資源價值。 ? = ? 該模型的優(yōu)點:計算基于每年的實際收益,不必對未來收益進行估算,接近現(xiàn)行會計慣例,客觀性較強。 ? 該模型的缺點:當由于外部環(huán)境因素造成的企業(yè)實際收益等于甚至小于同行業(yè)正常收益時,該企業(yè)人力資源價值為零或為負值,這樣一來,就可能低估了人力資源價值。 行業(yè)投資報酬率行業(yè)投資報酬率企業(yè)總資產(chǎn)本行業(yè)實際凈收益 人力資源價值(二)經(jīng)濟價值法 ? 該方法由弗蘭霍爾茨等人于 1968年提出。該方法認為人力資源價值是為企業(yè)創(chuàng)造的未來收益。因此,將企業(yè)未來各期收益之和折現(xiàn),然后再按照人力資源投資占全部投資的比例來確定人力資源價值。計算公式為: ? 其中, V:以未來盈余現(xiàn)值表示的人力資源價值; r:貼現(xiàn)率; Rt:第期的組織未來凈收益;T:未來收益年限; H:人力資源投資占總資產(chǎn)投資的比例。 ( )HtRVTntnttn +1==∑? 該模型的優(yōu)點:關注了人力資源投資占企業(yè)總投資的比重,以便使企業(yè)將有限的資金用于最佳決策。 ? 該模型的缺點:未來凈收益是一個估計值,具有主觀性和不確定性;計量結(jié)果未能反映人力資源所創(chuàng)造的全部價值,顯然低估了人力資源價值。 ? 上
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