定量的工作信息方法

二、定量的工作信息方法

要想将每一种工作的价值都加以量化，以便对它们的价值进行比较，从而确定报酬的时候，量化的工作分析方法无疑是最好的。定量的工作分析方法主要有职位分析问卷法（the Position Analysis Questionnaire，PAQ）和职能性工作分析法（Functional Job Analysis，FJA）。

（一）职位分析问卷法

职位分析问卷法是由迈考密克（E．J．McCormick）在1972年提出的。该方法是一种结构严密的实用性较强的方法。PAQ包括194个项目，其中189项被用来分析完成工作过程中员工活动的特征，另外7项涉及薪酬问题。如表2—4所示，194个项目中的任何一个项目（如书面材料）所代表的都是在工作中起重要作用或仅起不太重要作用的某一基本方面。工作分析人员所要确定的是，这些因素在工作中是否很重要，如果重要，那么重要程度如何。例如在表2—4中，书面材料被评为第四级，这表示书面材料在工作中扮演了重要的角色。

职位分析问卷法的优点在于，它将工作按照五个基本领域进行排序并提供了一种量化的分数顺序或顺序的轮廓。这五个基本领域是：①是否负有决策/沟通/社会方面的责任。②是否执行熟练的技能性活动。③是否伴随有相应的身体活动。④是否操纵汽车/设备。⑤是否需要对信息进行加工。因而职位分析问卷的真正优势在于：它对工作进行了等级划分。换而言之，职位分析问卷法可以使你根据决策、熟练性活动、身体活动、汽车/设备操纵以及信息加工等特点对于每一项工作分配一个量化的分数。于是，你就可以运用职位分析问卷法所得出的结果对工作进行对比，以确定比如说哪一种工作更富有挑战性，然后你可以根据这一信息来确定每一种工作的奖金或工资等级。

表2—4　一份已完成的职位分析问卷中的一部分

（二）职能性工作分析法

职能性工作分析法，是指由美国劳工部的训练与就业署开发出来的一种定量的工作分析方法。该种方法认为，员工在工作中与数据、人、物这三种要素发生关系，这三种工作关系也即三种工作职能。数据（data）是指工作涉及到的数字、符号、概念、思想等信息，处理数据的工作行为是综合、协调、编辑、计算、复制、比较等，这些工作消耗员工脑力资源。人（people）是指工作中发生关系的其他人，如上级、同事、下属、客户等。工作中与人发生关系的行为是指导、谈判、指示、监督、转变、劝说、通告、服务、接受指示性帮助等，这些工作行为涉及人际资源。物（things）是指工作中涉及的机器设备等工作客体，员工在工作中与物发生关系的行为包括装配、精确操作、运行控制、驱动、操纵、照看、保养、手工操作等，诸如此类的工作行为消耗员工的体力资源。

工作中与数据、人、物发生关系所形成的三种职能占整个工作的比重不完全相同，一般来说，专业技术人员在工作中投入的处理数据的职能量较大，行政管理人员投入的处理人际关系职能量较大，而生产线上的操作人员大部分时间与物发生工作关系，体力消耗较大。依据数据、人、物在工作中的重要程度不同，可以用百分比的形式来估计三种职能的比重。例如，某机械厂车工的数据、人、物的职能比率，可以分别确定为15%、10%、75%。在职能性工作分析中，三种职能的比重关系说明了职能倾向性。

如表2—5所示，三种职能中的各项工作行为可以按难易程度或复杂程度列出等级序列。在该表中，数字越大，表示工作行为更为简易，且数字小的工作行为一般包含数字大的工作行为。例如，计算各项工作行为包含复制和比较，但不包括汇编、分析、协调、综合。美国劳工部的训练与就业署，曾用该表中列出的职能项目及职能工作分析技术，对3万多种工作做了工作分析，并由此编制了《职业名称辞典》。

表2—5　美国劳工部制定的工作职能项目及等级表