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離職率統(tǒng)計計算方法-資料下載頁

2024-11-09 22:37本頁面
  

【正文】 率的衡量。因為預(yù)算員工人數(shù)是企業(yè)對人力維持的目標(人力資源規(guī)劃),所以它代表本人力資源管理的目標管理樣本,其比率表示員工離職造成對目標的偏離程度。同時,預(yù)算員工人數(shù)不受月份影響,不存在第一種方法高估或低估的情況。由于樣本的標準化,它往往被用來對集團內(nèi)各企業(yè)離職率的比較。離職率=期間離職人數(shù)247。期初人數(shù)100%這種計算方式選取了期初人數(shù)作為樣本,它多用于對短期(月)離職率的分析。在一個月內(nèi),新入職的人員尚處于入職考察期,一般并不會離職,離職人員往往是月初已經(jīng)在職的員工,后者也是人力資源的實際管理樣本。對短期計算離職率采用這種方法會得到比較精確的結(jié)果。這種離職率通常用于對月度離職率的趨勢進行分析。另外,在人力資源研究領(lǐng)域中,經(jīng)常把離職率和入職率比較討論。離職率的另外一個名稱是補償入職率。也就是指企業(yè)為了正常的運營,必須通過招募補充離職造成的空缺崗位,這部分補充在短期內(nèi)是沒有任何回饋的,是一種徹底的管理成本支出。而另外一部分入職率是在離職率之外的,是企業(yè)為了營運擴大而新招募的員工,其入職率稱為新置入職率。處于新置入職率中這部分新進人員一般會帶給企業(yè)更大的市場占有或增加企業(yè)營業(yè)額,其招募成本也隨之被營業(yè)的擴大所對沖,也就是新置入職率一般將對應(yīng)徹底的營業(yè)增長(除非市場預(yù)期失誤)。就補償入職部分而言,企業(yè)補償動作只是亡羊補牢的動作,其動作體現(xiàn)出被動性和無奈的一面。離職率越大,企業(yè)補償入職率也越大,這部分支出(尤其對人才流失的補償)構(gòu)成對企業(yè)人力資源部有限預(yù)算的凈消耗。離職率的下降能夠降低管理成本,表現(xiàn)為對企業(yè)盈利的貢獻。另外,許多日資、韓資和臺資的企業(yè)人力資源管理人員到大陸以后感到水土不服,除勞工政策的差異外,最主要是對離職人員的難以控制和預(yù)期。就具體的管理而言,有效的管理必須是針對性的管理,對于離職的構(gòu)成,區(qū)別其離職的原因以及結(jié)構(gòu)是離職管理中的重中之重。如,績效考核對離職的影響,離職和企業(yè)年齡結(jié)構(gòu)的關(guān)系,等等,也就是通過離職率的計算、統(tǒng)計和分析,發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律,從而采取一些針對性的管理措施,這個當然也是一個很不容易的工作,有機會可以一起探討。第五篇:離職率的計算方法離職率的計算方法討論案例我們公司一直在做每日人員動態(tài)表,計算出了,職率到底應(yīng)該如何計算,:以下為我的計算方法:5月份入職總?cè)藬?shù)為:107人(其中離職遞補10人)5月份離職總?cè)藬?shù)(含辭職、辭退、自動離職):37人月初總?cè)藬?shù)為:327人月末總?cè)藬?shù)為:406人工資冊平均人數(shù):(327+406)/2==離職人數(shù)/工資冊平均人數(shù)*100%=37/*100%=%離職人數(shù)包括辭職、免職、解職人數(shù),工資冊上的平均人數(shù)是指月初人數(shù)加月末人數(shù)然后除以二。新進率=新進人數(shù)/工資冊平均人數(shù)*100%=107/*100%=%凈流動率=補充人數(shù)/工資冊平均人數(shù)*100%=10/*100%=%所謂補充人數(shù)是指為補充離職人員所雇傭的人數(shù)據(jù)經(jīng)理所說的離職率是這樣計算的:月離職率=(月末人數(shù)月初人數(shù))/月末人數(shù)*100%.不知大家常用的離職率計算方法有哪些?Re: 離職率的計算方法離職率是企業(yè)用以衡量企業(yè)內(nèi)部人力資源流動狀況的一個重要指標,通過對離職率的考察,可以了解企業(yè)對員工的吸引和滿意情況。離職率過高,一般表明企業(yè)的員工情緒較為波動、勞資關(guān)系存在較嚴重的矛盾,企業(yè)的凝聚力下降,它可導致人力資源成本增加(含直接成本和間接成本)、組織的效率下降。但并不是說員工的離職率越低越好,在市場競爭中,保持一定的員工流動,可以使企業(yè)利用優(yōu)勝劣汰的人才競爭制度,保持企業(yè)的活力和創(chuàng)新意識。按字面理解,離職率應(yīng)指員工離職的數(shù)量占“員工”的比率,也可以理解為每100個員工中有多少個員工離職,因此離職率應(yīng)不超過100%。在眾多的資料中,離職率通常是以某一單位時間的離職人數(shù)與正式職工平均人數(shù)之比來表示,正式職工平均人數(shù)又為單位時間期初人數(shù)與期末人數(shù)的平均值。但按這樣的計算方法,就有可能出現(xiàn)上面的情況,即離職率超出100%,難道員工全部離職了嗎?如果不考慮其他因素,員工真地全部離職,則按這種方法計算出來的離職率為200%,這與人們通常情況下理解的離職率是矛盾的。那離職率怎樣計算才合理呢?假設(shè)某公司一年的前六個月中每個月的期初人數(shù)、期末人數(shù)、錄用人數(shù)、離職人數(shù)如下表所示:該公司在一月份時跳槽員工的較多,故二、三月份開始大量招聘新員工,四、五、六月份員工的變動則較為平穩(wěn)。我們來討論用不同的計算方法來求離職率。一月份 二月份 三月份 四月份 五月份 六月份 合計期初人數(shù)501833475552錄用人數(shù)33520130374離職人數(shù)3520653170期末人數(shù)***4,那么一月份的離職率為:離職率=35/〔(50+18)/2〕100%=103%用這種方法計算出來的離職率有可能大于或等于100%;,那么二月份的離職率為:離職率=20/18100%=111%,但如果用每100人中有111個人離職來解釋該公司二月份的離職率顯得有些牽強。,若將分母定義為期末數(shù)量,也會出現(xiàn)離職率超過100%的現(xiàn)象。如一月份的離職率:離職率=35/18100%=194%,所謂的累計在冊人數(shù)是指本月曾經(jīng)在冊的員工的總數(shù),它等于月初員工數(shù)量加上本月新進員工數(shù)量,也等于月末員工數(shù)量與本月離職人員數(shù)量之和。我們以一、二月份的情況計算離職率:a)一月份離職率=35/(50+3)100%=35/(35+18)100%=66%月離職率=了=離職人數(shù)/(離職人數(shù)+月末人數(shù))100%b)二月份離職率=20/(18+35)100%=20/(20+33)100%=37%因為離職率的分母為期末在職員工數(shù)量加上本期離職人數(shù)之和,它一定大于或等于本期的離職人數(shù),故所計算的離職率總是小于或等于100%,不可能出現(xiàn)離職率大于100%的現(xiàn)象。通過上面的討論,我們可以發(fā)現(xiàn),在計算離職率時如果能將分子定義為在某一時期內(nèi)的離職人數(shù),分母定義為該時期的累積在冊人數(shù),即該時期內(nèi)的在職員工最多時的數(shù)量(離職率=離職人數(shù)/累計在冊人數(shù)100%),這樣求出的離職率將更為科學。一方面應(yīng)用這樣的方法可以使得人們更加容易理解離職率的含義,另一方面,不論員工什么時候辭職,都可以在離職率上反映出來。因為如果有新加入公司的員工當月入職,并當月辭職的情況,在用以上前三種方法計算的辭職率中無法表示出來,而新員工的流動往往對企業(yè)分析員工流動原因有重要的作用。那么如何計算半年或一年的離職率呢?半年或一年的離職率是否等于各個月的離職率的平均呢?我們還是以上述提供的數(shù)據(jù)來討論。方法一,以離職率等于某一時期的離職人數(shù)比上該時期的累積在冊人數(shù)計算,則該公司上半年的離職率為:上半年離職率=70/(50+74)100%=70/(54+70)100%=56%方法二,以離職率等于各個月的離職率平均來計算,則該公司上半年的離職率為:上半年離職率=(66%+37%+11%+8%+5%+2%)/6=22%大部分的人事經(jīng)理可能更喜歡第二種方法,因為它所顯示的結(jié)果更為“漂亮”,然而這種方法科學嗎?我們從兩方面來分析:一、從離職率的含義來看,離職率所代表的是每百名員工中有多少人離職,如果以各月的離職率平均來表示則無法顯示離職率所代表的意義。以該公司為例,用各月平均計算出的22%離職率代表該公司上半年的離職率,也即是在半年中每100個員工中只有22個員工離職,而我們知道在該公司上半年其員工的離職人數(shù)達70人,因此可以明顯感到22%的離職率有失偏頗。二、若以各月平均值計算離職率將使得離職率的大小受員工離職時間的影響。如以上所示的這家公司,若將該公司一月份的離職人數(shù)和二月份的離職人數(shù)互換,即一月份為20人,二月份為35人,每月入職的人數(shù)不變,按以上方法計算可以得到一月份的離職率為38%,二月份為51%,上半年離職率平均為19%,比22%還低3個百分點。我們知道離職率反映的某一時間企業(yè)的人員流動情況,它應(yīng)該是人員流動的靜態(tài)的反映,它應(yīng)和員工是否離職有關(guān),而與離職的時間無關(guān)。所以我認為月平均的方法計算離職率并不科學。
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