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摘要：任何项目都会面临“安排多少人”以确保按时保质完成项目的问题。在决策中我们通常根据经验采用定性分析。本文以人均产值模型为基础，以矿产勘查项目为例，在既定工作量和工作时间的前提下，探索定量计算项目所需人员数量的方法。以计算结果作为项目人员控制依据，进而实现人工成本控制和价值创造等目的。
关键词：人均产值；项目人员数量；人工成本
在项目组织实施阶段，管理层会根据项目工作量、工作难度及进度要求，安排不等数量、不同业务水平的各类员工完成项目工作。一个项目到底派出多少人员合适，管理层多基于模糊经验的判断。本文以人均产值模型为基础，以矿产勘查项目为例，定量计算项目人员中所需地质技术人员数量。以此为依据，进行项目人员数量控制，从而进一步控制项目人工成本。
一、人均产值模型基本思路
人均产值基本模型如下：
1.假设：产值与人员效率和工作时间满足线性关系。管理层可以通过调整项目部人员组合实现项目人均效率和整个地勘单位平均效率一致，无需考虑单个人员效率的不一致的影响。
2.基本思路：人均产值模型基本思路为根据历史数据计算出人均产值，然后根据预计完成项目的产值、计划工作时间和人均产值计算确定所需人员数量。
3.相关性：在确定人均产值时，产值和人员及时间必需有相关性。如地勘单位中，需较为准确预测项目地质人员数量，计算人均产值时要用地质人员完成的产值和工作时间，而不能用整个项目产值。
二、人员数量预测及分析——以A地质队G项目为例
A地质队位于湖南，主要从事地质勘查、工程施工等业务，于2013年承接G项目。G项目为较大型的矿产勘查项目，项目地位于中国西北部，为商业性探矿项目。G地质队组建了项目分队，从2013年实施该项目至今。
（一）人均产值计算
对地勘单位而言，地质专业技术人员（包括测量和地质人才）是地勘单位赖以生存和发展的根本，是地勘单位最具价值的特殊资产，是核心竞争力所在。地质技术人员创造直接价值。管理和后勤人员是基于监管和服务要求相对应的配套。所以地勘单位需重点关注项目中专业技术人员的安排。
为准确预测地勘项目中地质技术人员所需人员数量，本文着重计算技术人员的人均产值，在统计历史总产值时，剔除了钻探等施工产值、物探和测试等外包业务产值。为确保产值和人员相关性，在统计人员数量时，也剔除了钻探人员及管理和后勤人员数量。G项目人均产值计算如表1：
（二）人员数量预测及分析
人均产值采用月度平均的方法，具有较好的可比性。实际工作中，不存在环境因素或工作量不足的停工情形，所以月人均产值有较好的应用意义。对以上数据进一步分析如下：
1.关于人均产值稳定可靠性分析。2013年-2015年三年的人均产值均不相同，但2014年月人均产值更有稳定可靠性，可以作为标准月人均产值。因为2013年为项目第一年，往往涉及更多的准备工作，熟悉环境工作，和对高原恶劣环境的适应问题。
2.以2014年人均产值预测2015年人员数量。如果以2014年效率，完成2015年524.88万元产值的野外工作，在7.5个月工作时间的条件下，按模型计算确定的人员数量为23.85人（524.88÷2.93÷7.5）。即23.85人即可完成与2015年等量的工作，而实际投入29人，比计算结果多5人。
3.关于节约成本的分析。在人员预测的基础上，如果将比计算预测需求多出的5人，不安排其他野外工作，或者在业务量不足的情况下不安排任何工作，在野外津贴单项人工成本上将至少节约11.25万元（0.3×7.5×5，按最少的野外津贴0.3万元每人每月计算）。如果撤回5人，实际上节约成本远大于11.25万元。因为野外工作还要产生大量差旅费和不可预见费用。
4.关于创造价值的分析。对地勘单位而言，在工作量足够多的情况下，如果将G项目2015年多安排的5人安排到条件一致的项目，以2014年的效率，根据预测的1名技术人员在同等条件下可创造约20万元的年人均产值计算，这5人将在7.5个月野外工作时间内为地勘单位再创造至少100万元产值，并且人工成本不会有明显增加。也即增加利润100万元，这将提高地勘单位经济效益。
5.关于效率的考虑。在业务量不足的情况下，即使部分人无事可做，也要保证效率。即不要因为业务量少，而将冗余人员安排在仅有的几个项目，从事野外工作。一方面要降低如分析3所言的野外人工成本，另一方面避免出现“三个和尚没水喝”的情形。这在当前地勘行业业务萎缩的情况下，尤其有重要意义。
6.在极端情况下对冗余人员的考虑。在地勘业务大量萎缩的极端情况下，为降低成本，保证效率，则可以再次实施下岗制度同时鼓励员工辞职自主创业。在高效完成仅有业务量条件下，给予下岗人员的待遇只要低于其在职时的工资，从经济角度考虑，对地勘单位都是有利的。
三、人均产值应用中的考虑
通过以上分析发现，人均产值准确性直接影响人员数量预测的准确性。另一方面，项目产值相同，但项目实际难易程度不同。对此，可从以下方面考虑：
1.选取项目样本时，需综合考虑项目的难易程度、野外工作时间长度、人员组合安排的整体实力大小等因素，以使选取的样本有较好的代表性。
2.采用统一的预算标准计算产值。在采用历史数据计算产值时，需将不同预算标准计算的产值，转换成同一预算标准下的产值。
3.考虑技术进步对效率的影响。
4.针对不同区域，因工作环境、工作难易程度相差较大，可以建立不同的人均产值标准。
5.对于不同野外工作难易程度可能存在差异，有些项目预估完成的工作量不能确定等情形，可以通过调整不同能力人员组合、调动积极性、加强外部管理和指导来应对不同难易程度项目及预定工作估值不准的问题。
四、人均产值模型的推广
本文在人均产值应用分析过程中，着重强调了野外工作中专业技术人员数量控制的问题，这是基于技术人员创造直接价值的观点下，对“地质项目野外工作指派多少技术人员”的单个实际问题考虑。一方面，专业技术人员直接创造价值，是地勘单位最具价值的特殊资源，地勘单位应当高效利用；另一方面，野外工作人工成本较高，并且由其引发其他难已预见和控制的成本，所以野外工作应当是地勘单位成本控制的重点方向。
实际工作中，地勘单位可根据业务需要和业务性质，确定人员和产值的范围，只要产值由对应的人员产生，产值和人员具有高度相关性就能够满足人均产值的应用要求。如室内工作和野外工作合并考虑产值，确定标准人均产值，预测全年产值；再如考虑钻探等施工工程，计算钻探人员对应的人均产值，从而确定钻探人员数量。
实际上，对任何项目，我们都会面临“安排多少人”以确保按时保质完成项目的问题，只是在决策中我们通常根据经验采用定性分析。定性分析项目工作量大小及难易程度、人员能力大小，然后做出“这些人应当可以或足够”的判断。人均产值模型关键在于量化的思维，量化项目工作，量化人员能力和效率，从而定量计算所需人员数量。当我们根据经验做出“这些人应当可以或足够”的判断时，实际上思维里已经有了一定的参考标准，只是标准较为模糊。我们所要做的是将这种参考标准进一步明确化、量化。如果利用历史数据，结合业务性质，进行统计分析，我们可以找到定性分析时的模糊标准中所包含的规律，从而进一步探索业务和效率的量化方法。因此，人均产值模型及模型的量化思维具有更为广泛的应用范围。
由于人均产值模型可以解决项目人员数量定量决策的问题，同时克服了定性分析过多关注项目目标完成，而忽视人工成本的缺陷，并且计算出的具体数字提高了管理层对人员数量控制的敏感性。一方面，在工资刚性的条件下，更有利于控制和降低人工成本，另一方面也可以使有限的人力资源发挥更大的效益，实现价值创造。
（作者单位：湖南省有色地质勘查局二四 五队）
关键词：人均产值；项目人员数量；人工成本
在项目组织实施阶段，管理层会根据项目工作量、工作难度及进度要求，安排不等数量、不同业务水平的各类员工完成项目工作。一个项目到底派出多少人员合适，管理层多基于模糊经验的判断。本文以人均产值模型为基础，以矿产勘查项目为例，定量计算项目人员中所需地质技术人员数量。以此为依据，进行项目人员数量控制，从而进一步控制项目人工成本。
一、人均产值模型基本思路
人均产值基本模型如下：
1.假设：产值与人员效率和工作时间满足线性关系。管理层可以通过调整项目部人员组合实现项目人均效率和整个地勘单位平均效率一致，无需考虑单个人员效率的不一致的影响。
2.基本思路：人均产值模型基本思路为根据历史数据计算出人均产值，然后根据预计完成项目的产值、计划工作时间和人均产值计算确定所需人员数量。
3.相关性：在确定人均产值时，产值和人员及时间必需有相关性。如地勘单位中，需较为准确预测项目地质人员数量，计算人均产值时要用地质人员完成的产值和工作时间，而不能用整个项目产值。
二、人员数量预测及分析——以A地质队G项目为例
A地质队位于湖南，主要从事地质勘查、工程施工等业务，于2013年承接G项目。G项目为较大型的矿产勘查项目，项目地位于中国西北部，为商业性探矿项目。G地质队组建了项目分队，从2013年实施该项目至今。
（一）人均产值计算
对地勘单位而言，地质专业技术人员（包括测量和地质人才）是地勘单位赖以生存和发展的根本，是地勘单位最具价值的特殊资产，是核心竞争力所在。地质技术人员创造直接价值。管理和后勤人员是基于监管和服务要求相对应的配套。所以地勘单位需重点关注项目中专业技术人员的安排。
为准确预测地勘项目中地质技术人员所需人员数量，本文着重计算技术人员的人均产值，在统计历史总产值时，剔除了钻探等施工产值、物探和测试等外包业务产值。为确保产值和人员相关性，在统计人员数量时，也剔除了钻探人员及管理和后勤人员数量。G项目人均产值计算如表1：
（二）人员数量预测及分析
人均产值采用月度平均的方法，具有较好的可比性。实际工作中，不存在环境因素或工作量不足的停工情形，所以月人均产值有较好的应用意义。对以上数据进一步分析如下：
1.关于人均产值稳定可靠性分析。2013年-2015年三年的人均产值均不相同，但2014年月人均产值更有稳定可靠性，可以作为标准月人均产值。因为2013年为项目第一年，往往涉及更多的准备工作，熟悉环境工作，和对高原恶劣环境的适应问题。
2.以2014年人均产值预测2015年人员数量。如果以2014年效率，完成2015年524.88万元产值的野外工作，在7.5个月工作时间的条件下，按模型计算确定的人员数量为23.85人（524.88÷2.93÷7.5）。即23.85人即可完成与2015年等量的工作，而实际投入29人，比计算结果多5人。
3.关于节约成本的分析。在人员预测的基础上，如果将比计算预测需求多出的5人，不安排其他野外工作，或者在业务量不足的情况下不安排任何工作，在野外津贴单项人工成本上将至少节约11.25万元（0.3×7.5×5，按最少的野外津贴0.3万元每人每月计算）。如果撤回5人，实际上节约成本远大于11.25万元。因为野外工作还要产生大量差旅费和不可预见费用。
4.关于创造价值的分析。对地勘单位而言，在工作量足够多的情况下，如果将G项目2015年多安排的5人安排到条件一致的项目，以2014年的效率，根据预测的1名技术人员在同等条件下可创造约20万元的年人均产值计算，这5人将在7.5个月野外工作时间内为地勘单位再创造至少100万元产值，并且人工成本不会有明显增加。也即增加利润100万元，这将提高地勘单位经济效益。
5.关于效率的考虑。在业务量不足的情况下，即使部分人无事可做，也要保证效率。即不要因为业务量少，而将冗余人员安排在仅有的几个项目，从事野外工作。一方面要降低如分析3所言的野外人工成本，另一方面避免出现“三个和尚没水喝”的情形。这在当前地勘行业业务萎缩的情况下，尤其有重要意义。
6.在极端情况下对冗余人员的考虑。在地勘业务大量萎缩的极端情况下，为降低成本，保证效率，则可以再次实施下岗制度同时鼓励员工辞职自主创业。在高效完成仅有业务量条件下，给予下岗人员的待遇只要低于其在职时的工资，从经济角度考虑，对地勘单位都是有利的。
三、人均产值应用中的考虑
通过以上分析发现，人均产值准确性直接影响人员数量预测的准确性。另一方面，项目产值相同，但项目实际难易程度不同。对此，可从以下方面考虑：
1.选取项目样本时，需综合考虑项目的难易程度、野外工作时间长度、人员组合安排的整体实力大小等因素，以使选取的样本有较好的代表性。
2.采用统一的预算标准计算产值。在采用历史数据计算产值时，需将不同预算标准计算的产值，转换成同一预算标准下的产值。
3.考虑技术进步对效率的影响。
4.针对不同区域，因工作环境、工作难易程度相差较大，可以建立不同的人均产值标准。
5.对于不同野外工作难易程度可能存在差异，有些项目预估完成的工作量不能确定等情形，可以通过调整不同能力人员组合、调动积极性、加强外部管理和指导来应对不同难易程度项目及预定工作估值不准的问题。
四、人均产值模型的推广
本文在人均产值应用分析过程中，着重强调了野外工作中专业技术人员数量控制的问题，这是基于技术人员创造直接价值的观点下，对“地质项目野外工作指派多少技术人员”的单个实际问题考虑。一方面，专业技术人员直接创造价值，是地勘单位最具价值的特殊资源，地勘单位应当高效利用；另一方面，野外工作人工成本较高，并且由其引发其他难已预见和控制的成本，所以野外工作应当是地勘单位成本控制的重点方向。
实际工作中，地勘单位可根据业务需要和业务性质，确定人员和产值的范围，只要产值由对应的人员产生，产值和人员具有高度相关性就能够满足人均产值的应用要求。如室内工作和野外工作合并考虑产值，确定标准人均产值，预测全年产值；再如考虑钻探等施工工程，计算钻探人员对应的人均产值，从而确定钻探人员数量。
实际上，对任何项目，我们都会面临“安排多少人”以确保按时保质完成项目的问题，只是在决策中我们通常根据经验采用定性分析。定性分析项目工作量大小及难易程度、人员能力大小，然后做出“这些人应当可以或足够”的判断。人均产值模型关键在于量化的思维，量化项目工作，量化人员能力和效率，从而定量计算所需人员数量。当我们根据经验做出“这些人应当可以或足够”的判断时，实际上思维里已经有了一定的参考标准，只是标准较为模糊。我们所要做的是将这种参考标准进一步明确化、量化。如果利用历史数据，结合业务性质，进行统计分析，我们可以找到定性分析时的模糊标准中所包含的规律，从而进一步探索业务和效率的量化方法。因此，人均产值模型及模型的量化思维具有更为广泛的应用范围。
由于人均产值模型可以解决项目人员数量定量决策的问题，同时克服了定性分析过多关注项目目标完成，而忽视人工成本的缺陷，并且计算出的具体数字提高了管理层对人员数量控制的敏感性。一方面，在工资刚性的条件下，更有利于控制和降低人工成本，另一方面也可以使有限的人力资源发挥更大的效益，实现价值创造。
（作者单位：湖南省有色地质勘查局二四 五队）