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岗位分析之任务清单分析系统
任务清单分析系统（Task Inventory Analysis，TIA）的研发始于20世纪50年代，由“美国空军（USAF）人力资源研究室”Raymond E. Christal及其助手共同开发成功的，历经20年的发展趋于成熟。TIA是一种典型的工作倾向性工作分析系统。
一、任务清单分析系统的组成
任务清单分析系统由两个子系统组成：
1. 收集工作信息系统
收集工作信息系统实质上是一种信息收集的工具，他利用高度结构化的调查问卷收集岗位工作的背景信息和任务清单。
（1） 背景信息。背景信息包括传记性问题和清单性问题。传记性问题可以帮助分析者对调查对象进行分类，这些信息包括：姓名、性别、岗位编码，岗位序列、岗位名称、任职部门、服务期限、教育水平、工作轮换愿望、职业生涯发展规划等。清单性问题则是为了更加详细和深入的了解有关工作方面的背景信息而设计的一套有问题有答案由被调查对象进行选择的清单。清单的内容包含广泛，例如，工作所需的设备、工具，完成岗位工作所需的培训以及对工作的态度等。
（2） 任务清单。任务清单就是把岗位工作按照职责或其他标准以一定顺序排列起来，然后由岗位任职者结合实际情况对这些工作任务进行选择、评价并最终理顺，形成该岗位的工作内容。
2. 分析工作信息系统
分析工作信息系统是与收集工作信息技术或方法相匹配的用于分析、整理、综合和编制分析报告的计算机应用程序软件。
二、任务清单分析系统实施步骤
在任务清单分析系统中，任务被定义为岗位任职者可以清晰识别的一项有意义的工作单元。任务清单分析系统的实施有四个步骤。
1. 设计任务清单
任务清单是为了让被调查对象从清单罗列的任务项目中进行选择，将被选择的任务项目按照一定的标准或规则进行组合，从而准确的描述被调查对象的工作任务。设计任务清单有多种方式，其内容可以来自对所研究工作的观察或工作日志，也可以来自于另外的任务清单，如某部门的任务清单或某工作族的任务清单，也可以借助主题小组形式对任务进行描述。
以人力资源部为例，对人力资源部门的任务清单创建可以采取目标分解和调查研究相结合的方法。首先明确人力资源部门的部门任务，再由部门任务到部门职能，然后把部门职能分解为必须要做的工作，再把工作逐步分解，直到分解为各个任务项目。其中每个分解过程除了理论推导之外，都要参考实际的调查资料。最后，把各个任务项目按一定的逻辑顺序编排起来，就形成了用作问卷的人力资源部门的任务清单。
通过资料分析和调查研究发现，人力资源部门的任务是通过人力资源管理体系的建设，优化工作流程，提高工作标准，支持企业战略目标的实现。要完成上述工作任务就需要提高工作效率，提升员工满意度，合理控制人工成本，为此，人力资源部门需要履行参谋、辅助、指导、协调、控制、人工成本管理、战略决策的制订和实施、推动组织发展与管理创新等职能。最终，人力资源部门的主体工作内容是，辅助直线经理进行组织结构设计、人力资源规划、工作分析、选聘录用、薪酬管理、人事考核、培训开发、工作时间管理、员工异动管理、劳动法律、政策与劳工关系、人事资料和档案管理等。人力资源部的任务清单如表所示。
人力资源部任务清单
评价维度：重要程度（1：非常不重要 2：不重要 3：一般 4：重要 5：非常重要）
任务清单
符合与否
如符合则评价
1.研究企业战略规划
□符合 □不符合
□1 □2 □3 □4 □5
2.制定人力资源战略
□符合 □不符合
□1 □2 □3 □4 □5
3.盘点现有人力资源数量与质量
□符合 □不符合
□1 □2 □3 □4 □5
4.企业组织结构设计与优化
□符合 □不符合
□1 □2 □3 □4 □5
5.部门组织结构与管理关系设计和优化
□符合 □不符合
□1 □2 □3 □4 □5
6.人力资源规划
□符合 □不符合
□1 □2 □3 □4 □5
7.招聘策略制定
□符合 □不符合
□1 □2 □3 □4 □5
8.薪酬结构设计
□符合 □不符合
□1 □2 □3 □4 □5
9.绩效考核设计
□符合 □不符合
□1 □2 □3 □4 □5
10.培训体系建设
□符合 □不符合
□1 □2 □3 □4 □5
11.员工职业发展通道设计
□符合 □不符合
□1 □2 □3 □4 □5
12.人事档案管理
□符合 □不符合
□1 □2 □3 □4 □5
13.员工关系管理
□符合 □不符合
□1 □2 □3 □4 □5
14.劳动安全管理
□符合 □不符合
□1 □2 □3 □4 □5
15.人力资源风险防范
□符合 □不符合
□1 □2 □3 □4 □5
2. 信息收集
在设计完成任务清单的基础上，利用任务清单进行信息的收集，在收集信息的过程中要注意以下三点。
（1） 确定调查对象和范围。选择调查对象和范围可以有多种方案，其关键是要根据调查研究的目的，选择适用可行的方案。常用的方案有三种，本书以借助任务清单收集人力资源部工作信息为例介绍如下。一种方案是选择两个以上行业的多家企业人力资源部门的专职工作人员作为调查对象。这种方案调查范围大，可以收集到大量数据，借助计算机进行数据处理后，可以得到人力资源部门全面、综合的工作任务信息。另一种方案是选取一个行业内多家企业的人力资源部的专职工作人员作为调查对象。这种方案可以针对所关注的行业收集到企业人力资源部工作任务的大量数据，所得结论具有行业特征。第三种方案，只对一家企业的人力资源部的专职工作人员进行调查。这种方案既可以对该企业人力资源部的实际工作任务有全面系统地了解，又可以明显发现与调查所用的任务清单的差别，在此基础上可以作进一步的比较研究，为本企业人力资源部工作任务的科学化、规范化奠定基础。
（2） 选择调查方式。调查方式没有常规可循，需要灵活运用。调查方式既可以是单独调查也可以是集体调查。如果是单独调查，即由被调查者本人选择应答的时间和地点，那么最好通过正式的组织渠道发放、回收问卷。如果有保密的需要，可以随附信封，问卷填好后装入信封，密封以后再收上来。如果采用集体调查的方式，调查者可以有机会对被调查者做广泛、直接地指导，解释调查的目的，回答有关提问，如此，可以保证被调查者有充分的时间提供有用信息，同时，调查问卷的回收率也能够保证。但集体调查方式可能需要聘请或培训专门的调查人员，需要将被调查者从工作现场集中起来，因此，需要支付一定的成本。无论采用哪种方式进行调查，都需要建立控制系统以保证调查的信度与效度。
（3） 选择信息来源。一般而言，有关工作执行与否的信息、花费时间的信息最好由工作执行者本人来提供；而其他一些任务评价信息，如工作的重要程度、困难程度、工作失误后果的严重程度等信息最好由本工作领域经验丰富的管理者来提供，或至少参考他们的意见。
利用任务清单收集信息，需要按照以下步骤执行。
（1） 被调查者以填空或选择的方式首先回答背景信息部分的所有问题。
（2） 被调查者阅读任务清单上的所有描述，并在属于其正常工作范围内的任务描述旁边作标记。正常工作是指被调查者需要反复执行的工作而不是临时的特殊任务。
（3） 被调查者在另一张空白纸上写出没有被包含在任务清单中但属于其正常工作范围内的所有任务描述。
（4） 被调查者重新回到任务清单起点，逐一对其所选定的正常工作范围内的任务进行评价。
3. 信息分析
任务清单系统收集的信息绝大部分是量化的，可以利用SPSS、EXCEL等通用计算机程序进行统计分析。某些不可量化的信息，或为某些特殊目的收集的附加信息，应根据工作分析的目的进行相应加工整理，以简洁准确的语言进行定性描述。
4. 利用任务清单编制岗位说明书
利用任务清单系统对工作进行分析，典型的分析成果是岗位说明书，包括工作描述和任职条件两部分。
工作描述的主要内容包括：
（1） 工作概要。一般是用一两句简明概括的语言说明工作的性质与主要职责。
（2） 重要的工作任务：描述主要工作内容。
（3） 非常重要的任务。这是任务清单分析结果的直接运用，在岗位说明书中通常用任务所占比例表现出来。
任职条件的主要内容包括完成工作所需要的知识、技能和能力。在任务清单分析过程中，分析人员可以建立知识、技能和能力库，将任务和相关的知识、技能和能力组成矩阵，用数值表示他们之间的相关程度。
三、任务清单分析系统优缺点
任务清单分析系统可以向人力资源管理领域都提供许多有用的信息。通过对任务清单所获得的数据进行分析，其分析结果可以应用于人力资源规划、人员招聘、选拔和配置、绩效考核、薪酬管理、培训开发、工作分类以及工作设计等许多方面。其优缺点如下。
1. 任务清单分析系统的优点
（1） 信息全面，可靠性较高。任务清单分析系统不仅适用于确定相关的工作职责、工作内容、工作关系和劳动强度等方面的信息，也能够确定任职条件要求、环境要求、工作态度要求，还能够为管理者提供员工对工作内容不满或员工态度方面的信息。
（2） 所需费用较少，分析难度较小。
2. 任务清单分析系统的缺点
（1） 对“任务”的定义难以把握，即难以明确什么样的活动或工作内容能被称之为“任务”，结果导致“任务”的粗细程度不一，有些任务描述只代表一件非常简单的活动，有的任务描述却包含丰富的活动。
（2） 使用范围较小，只适用于工作循环周期较短，工作内容比较稳定，变化较小的工作。
（3） 整理信息的工作量大，归纳工作比较繁琐。
（4） 任职者在填写任务清单时，容易受到当时工作的影响，通常会遗漏其他时间进行而且比较重要的工作任务。
（5） 按照任务清单方法，如果要分析组织中的每个岗位，需要首先开发和研制每个岗位的任务清单调查量表 ,这些量表应该是具有较高信度和效度的结构化量表。由于研制设计结构化量表需要较多的时间和成本 ,而企业各个岗位的工作任务又不一样 ,因而任务清单分析系统在实际使用中往往会遇到很多困难。
友情提示
上述文章摘自杨岗松专著《岗位分析和评价从入门到精通》（清华大学出版社）。