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1、2.2 人才储备理论2.2.1 “人才加速储备库”理论现在一套相对来说较为先进的人才储备理论在众多的企业当中得到了实际上的应用，其理论是由美国睿智咨询公司在很久的人才培养模式当中所探索出来的，其名为“人才加速储备库”原理19。这套理论的实质就是为了培养更多的具有很强是实践能力跟人文素养的人才，这类人才拥有非常高的管理能力，为今后的人力资源提供了好的人才储备素养，同时也是对于人才培养机会的一种把握，能够发现人才，培养人才让他们能够在未来的工作当中尽快的胜任到具体的管理岗位当中来。依据人才培养的具体方案实施“发掘人才、培养人才、考核人才、继续培养人才”的人力资源模式，按照“人才加速储备库”的过程提
2、升人才培养的速度跟能力，依据系统的人才选拔以及自我推举的形式发现更多优秀的员工，因才施教，根据员工的具体你特点来有计划，有针对性的制定培养计划，在系统的培训之后，安排相关的专业人员对其进行系统的考核，根据考核的结果，确定人才工作岗位。对于人才加速器最大的应该潜力在于，公司按照此类的人才培养模式能够在最短时间内实现人力资本的迅速成长、增值、保值。2.2.2 能力生命周期理论当前在人才学当中人们最关注的是人的所有能力并不是一直不发生改变的，其趋势基本上是往非直线性、类似于抛物线的形式产生。对于人才而言其经历的阶段是不一样的，要经受磨炼，因此对于人的不同发展时期，人所体现出来的能力也会有所区别。具体
3、来讲，每个人的能力都会受到自然规律的作用，其具体体现是由低到高再下降的一个过程：也就是说是经历了萌芽到发展再到成熟然后发展到最高点之后慢慢退化的一个过程20。对于人能力的萌芽时刻：这段时间其实就是自己出生到自己开始结束自己学业的一个过程，在这个时期当中能够非常全面的接受和学习相关知识储备。在人的能力慢慢发展的时刻：也就是一个人从工作到慢慢变得更为成熟的一个时期，在这个期间内将萌芽期当中所学到知识充分应用到实践当中去，增加人生的经历跟阅历，提升和锻炼自我。在能力变得成熟的时刻：在工作有了一定的积累以后人就逐渐开始变得更为成熟，有了自己的人际关系网络、对于人生的理解也更加的透彻，自己的人生经历更为
4、丰富、这段时期也是人能力最强的一个阶段，其中更多的管理人才都来自于这一时期。在能力变得衰退时刻：这段时间主要是从自己接近退休开始计算。伴随着人年龄的不断增加，按照自然规律的趋势，人所表现出来的精力也没有那么的充分，思考问题的方式也会变得更加的迟钝，学习能力也没有以前那么好，这段时间就要成了衰退期。因此需要全面的去分析了解人才发展的生命周期，这样才可以对人的能力获得最好的认识，充分的去利用自己的能力，特别是在人才成熟期阶段需要加以重用，这样才可以对大限度的发挥其能力，不至于使得人力资源被白白的浪费掉21。2.2.3 新型人才储备理论对于新型人才储备战略来说其最重要的是为了推动人才的对样化发展，根
5、据具体的政策措施、行为方式以及市场的资源配置等措施来率先培养社会上紧缺的人才。新型人才的储备正在被广大大学生所看好，鼓励他们去条件相对比较困难的地方去发挥自己的智慧，锻炼自己的能力，实现自我价值。那么经过大约两年的见习时间、挂职锻炼，可以进一步提升自己的能力，对于这样的人才应该重点培养，早日应用到实际的工作当中去22。不过在应用之前就需要对人才进行储备、通过人才储备锻炼其能力，优化人才结构。出现发现在毕业生当中选拔“大学生村官”、“选调生”其主要的目的就是要培养国家事业机关的后备人才。通过这样的人才培养机制，尽过系统的训练，为未来国家各行业输送优秀人才提供坚实的基础。2.3 储备人才的方法和技
6、术2.3.1 人才结构分析方法对于人才结构而言，通常涵盖了人才的具体评价、划分跟调整等内容23。其主要是按照社会的具体分工来实施的，将人才培养的一个方面看做是自己向往的方向，从“结构”入手深入研究人才培养模式。在人力资源研究方向上，国外一般更加注重人力资本的研究，以此将人才跟市场经济的发展有机结合起来，但是对于国内而言，也有一些学者将研究的触角直接涉及人才结构本身，运用系统结构的理论研究人才结构。通过系统结构理论深入探讨人才培养模式。例如，朱烁就研究了高新技术下的人才培养指标评价体系。他依靠具体产业人才结构的指标优化，通过灰色理论跟层次分析方法的结合，发现每项人力资源指标之间存在着系统的联系、
7、制约跟协调度，从而真正对确定评价指标的作用，据此提出了对于人才质量综合分析的多层灰色指标评价系统。2.3.2 人才预测分析方法一般来说，某一区域内对于人才的具体需求，涵盖了总量需求跟个量需求两类，对于总量需求来说主要是指区域范围内在有限的时间内培养人才的需求数量，其中涵盖了三个方面的因素，就是质量、数量跟人才结构；对于个量需求来说就是指在公司在发展的一段时期内对于企业人力资源的需求量，其中涵盖了数量、质量跟结构三方面。对于人力资源的影响因素主要有：经济的发展水平；产业发展结构；技术水平；人才资源需求的发展规划。当然，伴随着经济形式的改变、人口数量的变化以及年龄的不断增长，和新的思想、观念的产生
8、均有可能造成人才需求的不同变化24。过去的人力资源预测的方法有相关分析方法、时间序列法等，但是伴随着理论的进一步更新，例如线性回归方法跟神经网络模型这些方法就开始逐渐出现了25。因此本文将详细介绍一下神经网络方法，与此同时也会系统的介绍线性回归的方法，这主要是因为线性回归方法需求的信息量不多、预测也非常的准确、便于计算。（1）神经网络方法对于神经网络方法来说其主要是新方法随着计算机科学展技术的发而产生的，在实际应用当中，具有十分广泛的作用，能够提升预测的精准度，在变量因素众多的形式当中，彼此之间的关联性有着极为特殊的地方。对于神经网络而言其主要是集聚在网络的输出跟输入，可以将此看成是一类非线性
9、的映射，对于该映射的具体实现仅仅需要按照样本来对比学习记忆能够实现对系统层级的模拟处理，无需了解系统的内部构造，其被视为一种隐身式模型，网络的质权就存在于该结构当中，不过神经网络的输入跟输入之间存在的一种非线性关系是能够被找出的。对于未来的发展来说可能是非连续改变的，但是神经网络的方式能够具备预测该变化的能力，因此当未来需要预测经济发展走向时，就能够利用神经网络方法。这样的方法主要是设想网络的连接有对应的出入口，但是现在的科学技术能力、生产效率、行业的具体分布、人员从业的数量、社会经济总额等作为具体的因子通过网络的入口输入，这些指标经过网络输入口，就能够很快的计算出人才的需求数量，通过该方法对
10、一个地区人才需求量进行预测时，能够发现不同的人才需求影响因素，其呈现着一种非线性的关系。（2）线性回归分析方法在未来要编制某一区域人力资源规划，首选要做好对人力资源需求的预测，这对区域经济的发展进程有着重要的影响，因此在区域社会经济规划当中发挥着十分重要的作用。假设需要进行回归分析，一般利用的是“相关系数法”以及“散布图法”用作评判变量之间的相关程度和线性相关度，前者是需要确定因变量跟自变量的相关系数，而后者是来判断其系数之间的关联性，之后再分析散布图的实际分布现状。2.3.3 人才测评方法现在人们一般认为人才的测评工作是将单个人或者某一区域内的整体当成是一个作用对象，利用一些相关方法，需要切
11、实的弄清楚、调研和判定其每个层面上的能力（如知识储备、掌握的技能、性格）。按照一定的判断标准来确定所需要的人才。可以能够按照工作的实际状况来分析某个人是否合适该岗位。最近，在人才的评估上面已经有了很大的突破，恰好是由于在胜任特征模型对于人才的提出与应用，因为其将组织的变量以及环境的因素进行了考量，所以能够直接从不同的维度去判断人才的发展方向26。鉴于此，本文将着重介绍在胜任特征模型基础上的分析方法。胜任特征模型其实就是依据单位职位当中的具体表现，按照优越的程度来划分，胜任这个岗位必须要具备能够测定胜任特征要素的总和27。普遍来说，胜任特征模型具备3个方面的特征，首先是对该模型含义，其次是称谓；
12、再次是分级行为标准。这就能够说明，该模型是人才评估的一个非常重要的前提和基础。同时对于行为指标库的建立是最为关键的部分，为了系统的说明工作能力强的人跟工作能力弱的人之间行为上的差异，同时也描述了水平极差的时候到水平最高时候的过程，这些均是他们将开展行培训、教育、选拔跟行为评价以及以后事业发展提供充分的依据。胜任特征模型当中关于人才的定义具有自身的定义跟特征，通过与以往测评方法的结合，可以依据下列几个步骤来具体实施：（1）准备阶段。胜任特征模型最重要的部分就是能够胜任。在确定地理位置、市场环境以及文化观念和公司所在范围内的生存情况跟未来的发展方向后才能够建立这个模型。通过系统的梳理实际工作的具体
13、流程以及每项工作的任务安排，明晰每一个节点当中所需要负责的任务安排，切实的进行人才需求职位研究，要非常了解和熟悉核心岗位上的工作节点要求跟职责。(2)岗位科学评估指标的确定：这当中包括了节约成本、市场销售量以及公司的利润率指标等硬性因素，也包含了客户的反馈、基层员工的评价以及上级领导的意见、周围同事的评价等软因素。(3)访谈样本的确定。通过之前就准备好的有效评估指标，拿出2个样本：首先是普通的工作表样本；其次是优秀工作表样本，将两者进行详细的对比。(4)最为关键程序是识别业绩平平者与业绩突出者的关键行为。这就需要该领域内比较资深的专家或者工作经验丰富的人员来对这两个方面的样本进行深入的研究，然后通过访谈的方式，掌握事件的始末。之后就由双方共同整理汇总材料，得出结论。之后就是要对照双方的结论，一起共同探讨完善，最终整理成科学小结，从此确定双方的关键行为，开始建立胜任特征模型。(5)验证上述模型。第一户要再次挑选一种业绩平平者跟业绩突出者进行对照分析，重复上面的步骤进行问卷调查等方式来了解研究对象的看法，通过关键事件的把握，来确立能否有效的对两组数据进行考核、区分，使得能够建立起适合的模型。