应该使用哪些具体指标？每个指标代表什么含义？
关于这些问题，我们在之前的两篇文章《3类人效分析指标，深入解析如何使用它们》和《人效如何衡量？看完这篇文章，9类指标都在这里》中已经详细分享过。
受到中国和美国官方统计局对国家人力生产率分析指标分析的启发，今天我想跟大家分享一个企业人力生产率分析和指标应用的趋势。
中美劳动效率指标有何区别？
我们先来看一下中美两国人力效率指标的分析。
首先，下面的图是中国国家统计局公布的最新报告，显示的是中国过去五年的全员劳动生产率指数，也就是每年用国内生产总值除以就业人数得到的人均产值。
2023年中国企业的劳动效率是要达到人均产值16万，这个图的数据很好，从2013年中国开始公布劳动效率和总生产率指标以来，劳动生产率每年都在上升，每年都上升5%到6%。
然后我们再看美国的劳动生产率，美国也是在劳工统计局的网站上公布劳动生产率的指标，从1947年就开始收集劳动生产率的指标了。
从这两张图我们可以看出中国和美国的劳动效率指标有什么区别呢？
对于中国的劳动效率指标，我们只能看到两个变量，一个叫产出，一个叫人口数量，因为我们用创造的国内生产总值除以人口数量。
美国劳工统计局的数据有产出、人数、单位时间成本、单位时间工资、工时。我们为什么会看到这些数据？因为美国的劳动生产率指数是产出除以工时计算出来的。
由此得到的启示是，无论是国家、地区还是企业，劳动效率指标都有三类，从劳动效率到元效率再到时间效率。如果劳动效率公式的分子是创造的产出，那么分母可以是人数、成本、时间，于是就有了“劳动效率”——人均产值、人均毛利、人均净利润等，“元效率”——每元产值、每元毛利、每元净利润等，“时间效率”——每小时产值、每小时毛利、每小时净利润等。
从人员数量到成本到时间，我觉得这其实揭示了劳动生产率的本质。说到劳动效率，首先想到的就是裁员、优化、裁员。但是不同的人的成本差别很大，有的公司人比你少，但是成本比你高。如果我们更精简，就应该减少人力成本，少付工资成本。
但这成本的背后是什么呢?其实就是时间成本、人力成本。
劳动合同法本质上是一部关于时间的法律。
如果你看过《劳动合同法》，你就会知道，其中大部分都是在讲时间，因为时间是劳动者向企业付出的最基本、最容易衡量的东西，在企业的时间就叫工作时间。
你说我们公司不重视工作时间，因为员工加班不需要打卡，也不需要支付加班费，所以应该让员工增加工作时间。
这其实还不合法。我们希望员工在同样的工资条件下工作更多时间，但实际上如果从劳动效率的角度考虑，应该减少员工的工作时间。因为我们不知道社会什么时候会进化到企业按时间、按小时而不是按月给员工定价的地步，到时候我们就会发现时间是衡量劳动效率的重要粒度。
当你接触更多高级人才，把自己和更高级的公司做对比，你会发现，你买的是他们的时间；当弹性就业、兼职增多的时候，你也会发现，你买的也是时间，而不是人。这就是为什么我们要转变人效观念。
所以我建议，当我们有一天真的精炼劳动效率的时候，哪怕不能达到时间效率，也要再往前推进一步，先达到成本效率，因为这样才能更加精益。
但问题在于，劳动者投入到工作中的时间是看不见、摸不着的，像“幽灵”一样存在，因此，为了提高劳动效率，必须对时间进行计量，将其变成看得见的数字，并将数值指标与其他因素进行关联和结合。
不同的时间数字视角形成了不同的应用价值，一般来说，在企业中，对劳动时间的管理有三种不同的管理视角：人力资源视角、财务视角、商业视角。
从人力资源角度看时间准确性
时间准确性是劳动力时间管理的第一步，从人力资源的角度来说，是指对时间的准确记录和计算。
然而，一旦时间进入管理视角，时间的准确记录就蕴含了更深刻的意义。
1.准确性
我们记录员工的出勤等时间主要是为了按照法律的要求给员工支付相应的报酬，因此准确性是合规管理的最低要求。
考虑到员工属性、工作地点的差异，甚至跨国、跨时区的复杂性，准确记录并非易事。但随着数字化工具的进步，即使使用不同的工具记录时间，数据也可以高效、集中地收集和记录，并且准确性很高。
2. 透明度
准确的时间记录不仅是公司的要求，也是员工个人的要求，相关信息和记录必须对员工透明，只有这样才能保障员工的权益。
3. 实时
实时性是对数据采集时效性的要求，时间数据不仅要准确记录，还要及时呈现。
及时呈现的数据价值更多的体现在管理层面，实时抓取的考勤、时间数据经过实时计算并同步给管理者后，管理者可以依据这些数据进行管理决策，小到人员沟通，大到生产制造排程的调整，都可以根据实时计算的数据进行调整。
4.自动化
当然，要达到上述的准确性、透明性和实时性，系统必须实现自动化，即不依赖人为的操作和控制。人为操作出错的概率很大，而且不经济。通过设计自动化动作，可以减少大量人为操作时间和工作量，节省职能人员成本。
总之，人力资源管理者从合规和减少浪费的角度，将时间作为调节变量，通过精准、透明、实时、自动化的收集计算，履行对公司和员工的双重责任。
从财务角度看时间精度
沿着时间管理的阶梯，当劳动时间进入财务视角，时间管理的价值就从合规性走向了经济性。财务部门的天然职责就是保证利润，他们习惯于用各种投资回报指标来衡量某样东西的价值。
从这个意义上来说，劳动效率本质上是一个财务指标，所以我们在上一篇文章讲劳动效率指标的时候，提到最有意义的劳动效率指标也是效益指标。
因此我们一个核心观点是，人的效率分析要转化为时间效率分析，才更有价值。
事实上，只有当经济进入下行周期，企业才会更加关注劳动效率。劳动效率的分析单位是个体，如果要进一步分析，个体的两个属性——时间和成本，是劳动效率分析的关键。
时间是劳动者的投入，成本是给予劳动者的报酬，劳动效率是使报酬与时间交换的过程更加高效、有效。
因此，人力效率分析只有转化为元效应分析和时间效用分析，才能更加深入。考虑到元效应已经是结果，时间效用是动机，而且更加隐蔽，因此时间效用的分析更为关键。
从人力资源角度来讲时间管理，粗略的讲就是时间效率，也就是一般意义上讲如何减少时间浪费。但是从财务角度来讲如何保证时间的投入是有价值的，也就是从商业和财务角度来讲如何介入时间效率，至少要经过两个阶段。
1. 时间是可以精心管理的
这里的精细化管理有两层含义，一是时间可以和成本单位联系起来，二是可以有通用的管理指标。
对于一般的公司来说，将时间划分到人，再划分到部门就可以了，但对于管理更精细、成本控制更高的公司来说，往往需要将时间划分得更细。
首先我们按照流程来划分时间，其次我们根据涉及的部门、商品、场所不同，将时间分配到不同的成本单位。比如通过精益工时，可以实现工时更精细的划分；通过人工账目，可以把更精细的工时结构和财务结构挂钩，实现有效的工时核算，真正实现时间的财务管理。
一旦时间这样划分与搭配起来，也将方便企业建立更加精细化的时间效率管理指标。
一般制造型、零售型服务型企业都会制定标准工时，比如UPH（每小时单位数）、SPH（每小时销售额）等，标准工时一旦形成，就便于企业进行财务约束和控制。
2. 时间可见
时间效率的管理，不只是事后的计算，更重要的是通过指标影响过程，所以指标不是用来计算的，而是能够驱动业务成果的，这就是“看得见”的力量，细化的时间指标ROI也要让员工看得见，才能进一步激发员工的积极性。
因此需要为管理者提供全面的实时仪表盘，通过时间效率流程管理来驱动业务成果，只有这样全面的工作时间管理才能实现时间与业务、财务成果的联动。
从业务角度看时间准确性
时间准确性是人力资源管理部门的要求，时间精确度是财务部门的要求，这两个要求本质上都是时间发生后的要求，一是时间发生后要保证合规、不浪费，二是要评估时间成本的经济可行性。
因此，我们把这两类时间管理称为事后行为，即时间发生之后的记录、管理、计算和评估。
但业务部门（实际使用时间的部门）首先关心的是是否有足够的时间投入生产，即能否完成基于业务需求的生产任务，如果业务无法完成，合规性和经济性就毫无意义。
因此实时管理要先行，即根据业务需求精准投入工时。
请注意，这里的精度至少有三层含义：
（1）业务部门，工作时间根据业务需要确定；
（2）对员工来说，这样的工作时间不违背他们自身的动机和需要；
（3）对于人力资源、财务等职能部门来说，时间投入合规、有效、经济。
因此我们引入了时间预算的概念，它是以业务为中心，满足多样化需求的时间预算。
时间预算首先应该来自于业务场景：
这里的业务场景包括业务产出、产值要求，以及生产过程中的影响和约束。
任何生产不但要满足生产量，还需要考虑生产过程中的人、机、料、法、环境等因素，也就是全面质量管理过程中的人员、机器、原材料、方法、环境等，这些因素都可能影响生产过程。
其次，时间预算还需要考虑员工的可用性：
所谓员工可用性，是指员工的时间是否能够纳入到生产和服务流程中。
员工的准时性受员工个人生理、心理、家庭环境等诸多因素影响，现实中员工并不能保证每天都能按时上班；另外，一些福利标准较高的公司给予员工更多的假期，这也增加了员工的流动性。
此外，时间预算还受公共规则的约束：
这里讨论的通用规则是预算时间时应该考虑的限制。
上面提到的合规、减废、经济都是重大制约因素，其实同样影响员工时间安排的，还有各地区丰富的考勤、休假规则、权利规则等。
因此，基于国家和企业的公共规则，精准的时间预算必然是一个复杂的计算过程。
上述三个诉求其实对应的是企业需要多少时间、员工有多少时间、保证时间合理利用三个重点，在此基础上，企业可以对时间做出预测。
粗放型的规划排班只需要遵循一般的原则，按照原则进行人员调度，而更精细的排班则需要考虑更细致的规则，这就需要引入智能排班等数字化工具。
先进的智能排班工具结合人工智能算法与预测模型，可以精准预测未来的人力与工时需求，并且保证排班结果相对灵活，既能满足企业的业务需求，又能满足员工的时间灵活性，符合组织的公共规则。
当然这种匹配需求的难度也很大，数字化工具的使用也很复杂，企业投入的成本也比较高。
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