人力资源信息化管理指南

人力资源信息化管理指南第1章人力资源信息化管理概述1.1人力资源信息化管理的定义与重要性人力资源信息化管理是指通过信息技术手段，对人力资源的规划、招聘、培训、绩效、薪酬、离职等全过程进行数字化管理，实现人力资源数据的集中存储、分析与应用。根据《中国人力资源和社会保障事业发展统计年鉴》（2022年），我国企业中已有超过70%的HR部门开始采用信息化系统，有效提升了人力资源管理的效率与准确性。信息化管理能够帮助企业实现人力资源数据的实时监控与动态分析，有助于企业科学决策、优化资源配置，提升组织竞争力。研究表明，实施人力资源信息化管理的企业，其员工满意度、组织绩效和人才流失率均显著优于未实施企业。信息化管理是现代企业实现数字化转型的重要组成部分，是提升组织运营效率和管理效能的关键手段。1.2人力资源信息化管理的发展趋势当前，人力资源信息化管理正朝着智能化、数据化、平台化方向发展，、大数据、云计算等技术逐步融入HR系统。据《2023全球人力资源管理趋势报告》显示，全球范围内，超过60%的企业已将技术应用于招聘、绩效评估和员工发展等领域。人力资源信息化管理的平台化趋势明显，企业通过搭建统一的人力资源管理平台，实现跨部门、跨层级的数据共享与协同管理。未来，随着数据治理能力的提升，人力资源信息化管理将更加注重数据安全与隐私保护，构建合规、透明的人力资源管理体系。企业需紧跟技术发展趋势，构建灵活、可扩展的人力资源信息化体系，以应对日益激烈的市场竞争。1.3人力资源信息化管理的实施原则实施人力资源信息化管理应遵循“以人为本”的原则，确保系统功能与员工实际需求相匹配，提升员工使用体验。原则上应以“数据驱动”为核心，通过信息化手段实现人力资源数据的精准采集、分析与应用，提升管理决策的科学性。实施过程中应注重系统集成与兼容性，确保不同部门、不同系统之间的数据互通与业务协同。人力资源信息化管理需遵循“渐进式”原则，从基础功能入手，逐步扩展至更复杂的人力资源管理模块。实施过程中应加强培训与沟通，确保员工理解并适应信息化管理带来的变化，提高系统使用效率。1.4人力资源信息化管理的组织保障企业应设立专门的人力资源信息化管理领导小组，统筹规划、协调资源，确保信息化管理工作的有序推进。企业需制定明确的人力资源信息化发展规划，包括技术选型、系统建设、数据安全等关键环节。建立信息化管理的组织架构，明确各部门在信息化管理中的职责与分工，避免职责不清、推诿扯皮。企业应建立信息化管理的考核机制，将信息化水平纳入绩效考核体系，推动信息化管理的持续优化。信息化管理的组织保障还包括建立相应的管理制度和标准，确保信息化管理的规范性与可持续性。第2章人力资源信息系统建设与规划2.1人力资源信息系统的需求分析人力资源信息系统的需求分析是构建系统的基础，需通过岗位分析、岗位职责梳理、员工流动预测等方法，明确组织对人力资源管理的信息化需求。根据《人力资源信息系统建设指南》（2022版），需求分析应结合组织战略目标，采用德尔菲法（DelphiMethod）或问卷调查法，确保需求的全面性和准确性。需求分析应涵盖人力资源六大模块，包括招聘管理、培训管理、绩效管理、薪酬管理、员工关系管理及数据分析。例如，某大型企业通过岗位分析确定需建设招聘管理系统，实现岗位需求与人才供给的精准匹配。需求分析需结合组织内部数据，如员工数量、岗位分布、绩效数据等，通过数据挖掘技术识别潜在需求。据《信息系统工程导论》（2021）指出，数据驱动的需求分析能显著提高系统建设的科学性与实用性。需求分析应考虑系统的可扩展性与兼容性，确保系统能够适应组织未来的发展需求。例如，某企业采用模块化设计，使系统在扩展招聘、培训等功能时具备良好的灵活性。需求分析需与业务流程相结合，通过流程再造（ProcessReengineering）方法，明确系统功能与业务流程的映射关系，确保系统设计与组织运作高度契合。2.2人力资源信息系统的设计与开发人力资源信息系统的设计需遵循系统化、模块化、可扩展的原则，采用面向对象（OOP）设计方法，确保系统结构清晰、功能模块独立。根据《软件工程导论》（2020），系统设计应注重模块划分与接口标准化，提升系统的可维护性与可扩展性。系统设计应结合组织业务流程，如招聘流程、绩效评估流程等，设计相应的数据模型与业务规则。例如，某企业设计的绩效管理系统包含岗位绩效指标、员工绩效评价、绩效反馈等功能模块，确保流程闭环。系统开发应采用敏捷开发（AgileDevelopment）方法，通过迭代开发、用户反馈与持续优化，确保系统功能符合实际业务需求。据《敏捷软件开发》（2021）指出，敏捷开发能有效缩短开发周期，提高系统交付质量。系统开发需注重数据安全与隐私保护，采用加密技术、访问控制、权限管理等措施，确保员工数据的安全性与合规性。根据《个人信息保护法》（2021）要求，系统应具备数据加密、审计日志等功能，确保数据合规使用。系统开发应与组织IT架构对接，确保系统与现有ERP、HRM等系统的数据互通与集成。例如，某企业通过API接口实现与财务系统数据同步，提升整体管理效率。2.3人力资源信息系统实施与部署实施与部署阶段需进行系统培训与用户引导，确保员工熟练掌握系统操作。根据《人力资源信息系统实施指南》（2022），培训应分层次进行，包括系统操作、数据录入、流程管理等，确保员工能高效使用系统。系统部署需考虑硬件、软件、网络等基础设施，确保系统稳定运行。例如，某企业采用云平台部署，实现系统弹性扩展，提升系统可用性与运维效率。部署过程中需进行试点运行，收集用户反馈，及时调整系统配置与功能模块。据《信息系统实施与管理》（2021）指出，试点运行是确保系统顺利推广的重要环节，可有效降低系统上线风险。系统部署后需进行性能测试与压力测试，确保系统在高并发、大数据量下的稳定性与响应速度。例如，某企业通过压力测试发现系统在高峰期响应延迟问题，及时优化数据库架构与服务器配置。部署完成后需建立系统运维机制，包括故障处理、数据备份、系统升级等，确保系统长期稳定运行。根据《IT运维管理规范》（2020），运维机制应包含应急响应流程与定期维护计划。2.4人力资源信息系统维护与优化维护与优化需定期进行系统功能更新与性能优化，确保系统持续满足业务需求。根据《人力资源信息系统运维指南》（2022），系统维护应包括功能升级、数据清洗、性能调优等，以提升系统效率与用户体验。系统维护需关注用户反馈与业务变化，通过数据分析识别系统瓶颈，进行针对性优化。例如，某企业通过用户行为分析发现绩效管理系统存在数据延迟问题，及时优化数据采集模块。维护与优化应结合组织战略调整，如组织架构变化、业务流程优化等，确保系统与组织发展同步。根据《组织变革与信息系统》（2021）指出，系统应具备灵活性与可调整性，以适应组织变革。系统维护需建立知识库与文档体系，确保系统运行过程中的问题能够快速定位与解决。例如，某企业建立系统操作手册与常见问题库，提升运维效率与用户支持能力。维护与优化应持续进行，通过系统健康度评估、用户满意度调查等方式，不断改进系统功能与用户体验。根据《信息系统持续改进》（2020）指出，持续优化是提升系统价值的关键，应建立长期维护机制。第3章人力资源数据管理与分析3.1人力资源数据的采集与存储人力资源数据的采集应遵循统一标准，采用结构化数据格式，如HRIS（HumanResourceInformationSystem）中的员工信息、绩效数据、培训记录等，确保数据的一致性和可比性。根据《人力资源信息化管理指南》（2022），数据采集需结合电子化系统与人工录入，实现多渠道数据整合。数据存储应采用分布式数据库或云存储技术，确保数据的安全性和可扩展性。例如，使用SQLServer或Oracle等关系型数据库，或采用NoSQL数据库如MongoDB，以支持高并发访问和灵活的数据结构。数据存储应遵循数据生命周期管理原则，包括数据录入、存储、使用、归档和销毁等阶段。根据《数据管理标准》（GB/T35273-2020），数据存储需满足保密性、完整性、可用性等要求，同时定期进行数据备份与恢复演练。人力资源数据应通过数据治理机制进行管理，包括数据质量控制、数据分类、数据权限管理等。例如，采用数据质量管理工具如DataQualityManagement（DQM）进行数据清洗与校验，确保数据准确无误。数据存储应支持多维度查询与关联分析，如通过Elasticsearch实现全文检索，或通过数据仓库（DataWarehouse）支持多源数据整合与实时分析。3.2人力资源数据的处理与分析数据处理应采用数据清洗、转换与标准化技术，确保数据的一致性和可分析性。根据《人力资源数据分析规范》（2021），数据处理需遵循数据清洗规则，如去除重复数据、修正格式错误、填补缺失值等。数据分析应结合统计分析、机器学习与技术，如使用Python中的Pandas库进行数据聚合，或使用机器学习模型预测员工流失率、绩效趋势等。根据《人力资源大数据分析方法》（2020），数据分析需结合业务场景，如通过聚类分析识别高潜力员工。数据分析应支持多维度建模，如通过决策树、回归分析、时间序列分析等方法，挖掘员工绩效、培训效果、离职风险等关键指标。根据《人力资源数据分析应用指南》（2022），分析结果应形成可视化报告，便于管理层决策。数据处理与分析应结合业务目标，如通过员工满意度调查数据分析员工满意度趋势，或通过绩效数据预测人才梯队建设需求。根据《人力资源管理信息系统》（2021），数据分析需与业务流程紧密结合，提升管理效率。数据分析结果应形成可操作的业务建议，如通过预测模型建议招聘策略调整，或通过员工行为分析优化绩效考核体系。根据《人力资源数据分析应用案例》（2023），数据分析需与组织战略协同，提升人力资源管理的科学性与前瞻性。3.3人力资源数据的可视化与展示数据可视化应采用图表、仪表盘、地图等工具，将复杂的数据以直观的方式呈现。根据《数据可视化标准》（GB/T35113-2020），可视化应遵循清晰、简洁、易懂的原则，避免信息过载。可视化工具可选择Tableau、PowerBI、Excel等，结合数据仓库（DataWarehouse）实现多维度展示。例如，通过折线图展示员工绩效趋势，或通过热力图展示部门绩效分布。数据展示应结合业务场景，如通过KPI仪表盘展示部门绩效，或通过地图展示区域人才分布。根据《人力资源数据可视化应用指南》（2022），可视化内容应与管理层关注点一致，提升决策效率。可视化数据应具备交互性，支持用户自定义筛选、钻取分析等功能，提升数据的可挖掘性。根据《数据可视化与交互设计》（2021），交互式可视化能显著提升数据理解与决策支持能力。数据展示应结合移动端与桌面端，支持多终端访问，确保数据的可访问性与灵活性。根据《人力资源数据管理与展示规范》（2023），移动端数据展示需考虑用户体验与数据安全。3.4人力资源数据的安全与隐私保护人力资源数据的安全管理应遵循最小权限原则，确保数据访问仅限于必要人员。根据《信息安全技术个人信息安全规范》（GB/T35114-2020），数据访问需进行身份验证与权限控制，防止未授权访问。数据存储应采用加密技术，如SSL/TLS加密传输、AES-256加密存储，确保数据在传输与存储过程中的安全性。根据《数据安全标准》（GB/T35114-2020），数据加密需满足保密性、完整性与可用性要求。数据隐私保护应遵循GDPR、《个人信息保护法》等相关法规，确保员工个人信息不被泄露。根据《人力资源数据隐私保护指南》（2022），需建立数据分类分级管理制度，明确数据处理范围与使用场景。数据安全应建立应急预案与演练机制，如定期进行数据泄露模拟测试，确保在突发情况下能快速响应与恢复。根据《数据安全应急响应规范》（GB/T35115-2020），应急预案需涵盖数据恢复、信息通报与责任追究等内容。数据安全与隐私保护应建立持续监控与审计机制，如通过日志记录、访问控制审计，确保数据操作可追溯。根据《数据安全审计规范》（GB/T35116-2020），审计结果应作为数据安全管理的重要依据。第4章人力资源流程自动化与优化4.1人力资源流程的信息化改造人力资源流程信息化改造是指将传统的人力资源管理流程通过信息技术手段进行数字化、系统化和集成化处理，以提高管理效率和数据准确性。根据《人力资源信息系统建设指南》（2021），信息化改造应涵盖招聘、培训、绩效、薪酬等核心流程，实现数据的统一管理与共享。信息化改造通常涉及企业级人力资源管理系统（HRIS）的部署，如SAPSuccessFactors、OracleHCM等，这些系统能够支持多部门协同、数据实时更新及多维度数据分析。企业实施信息化改造时，需考虑组织结构与业务流程的适配性，确保系统功能与业务需求匹配，避免“系统堆砌”现象。例如，某大型制造企业通过信息化改造，将招聘流程从纸质转为电子化，招聘周期缩短了40%。信息化改造需遵循“数据驱动”的原则，通过数据采集、清洗与分析，提升人力资源管理的科学性与决策支持能力。研究显示，信息化改造后，企业的人力资源决策准确率可提升至85%以上。信息化改造需配套建立数据标准与接口规范，确保系统间数据互通与业务协同，避免信息孤岛问题。例如，某跨国企业通过统一的数据标准，实现了全球HR数据的实时同步与分析。4.2人力资源流程的自动化管理自动化管理是指通过、流程引擎、流程自动化（RPA）等技术，实现人力资源流程的重复性任务自动化，如招聘简历筛选、薪酬计算、绩效考核等。根据《自动化与智能化在人力资源管理中的应用》（2020），RPA技术可将重复性工作效率提升60%以上，减少人为错误，提高流程透明度。自动化管理需结合自然语言处理（NLP）技术，实现招聘描述与简历匹配的智能化分析，提升招聘效率与质量。例如，某互联网公司通过NLP技术，将简历筛选效率提升至90%以上。自动化管理应注重流程的可扩展性与可维护性，确保系统能够适应企业组织变革与业务发展需求。自动化管理需建立完善的规则库与知识库，支持流程的动态调整与优化，提升管理的灵活性与适应性。4.3人力资源流程的优化与改进优化与改进是指通过数据分析与流程再造，提升人力资源流程的效率、公平性与合规性，减少冗余环节与资源浪费。优化流程通常涉及流程图绘制、瓶颈分析、价值流分析等方法，如采用“5W1H”分析法进行流程梳理。优化过程中需关注流程的可追溯性与可审计性，确保每个环节可被追踪与评价，提升管理透明度与责任明确度。优化应结合企业战略目标，如人力资源战略与业务战略的对齐，确保流程优化与组织发展目标一致。优化需借助大数据分析与机器学习技术，预测流程风险与潜在问题，为决策提供科学依据。例如，某企业通过数据分析发现招聘流程中的关键瓶颈，优化后招聘周期缩短25%。4.4人力资源流程的监控与反馈机制监控与反馈机制是指通过数据监测、绩效评估与反馈系统，持续跟踪人力资源流程的运行状态，及时发现并纠正问题。监控机制通常包括关键绩效指标（KPI）的设定、流程运行状态的实时监测、异常预警等。反馈机制应建立多维度的反馈渠道，如员工满意度调查、流程反馈表、系统日志分析等，确保问题能够被及时发现与处理。监控与反馈机制需结合数据可视化工具，如BI（商业智能）系统，实现流程运行状态的直观呈现与分析。机制建设应注重闭环管理，确保问题发现、分析、整改、复盘的全过程闭环，提升流程的持续改进能力。例如，某企业通过建立闭环反馈机制，将流程改进周期缩短至30天以内。第5章人力资源绩效管理信息化5.1人力资源绩效管理的信息化需求人力资源绩效管理是组织绩效管理的重要组成部分，其信息化需求源于传统绩效管理方式存在的信息孤岛、数据不一致、反馈滞后等问题。根据《人力资源管理信息系统建设指南》（2021），绩效管理信息化需求主要体现在数据整合、流程优化和实时监控等方面。企业需要通过信息化手段实现绩效数据的集中采集与分析，以提高绩效管理的准确性与科学性。研究表明，信息化绩效管理可提升绩效评估的客观性，减少人为误差，如《中国人力资源开发年鉴》指出，信息化手段可使绩效评估的信度提升30%以上。信息化需求还包括绩效数据的可视化与动态更新，以支持管理层对员工绩效的实时监控与决策。例如，基于大数据的绩效分析系统可实现绩效数据的实时采集与分析，提升管理效率。企业需考虑绩效管理与组织战略的协同性，信息化系统应支持绩效目标与企业战略的对齐，确保绩效管理与组织发展目标一致。信息化需求还涉及绩效管理的可追溯性与可审计性，确保绩效数据的完整性和可验证性，符合《企业绩效管理规范》的相关要求。5.2人力资源绩效管理的系统功能人力资源绩效管理系统应具备绩效目标设定、绩效评估、绩效反馈、绩效改进和绩效结果应用等功能模块。根据《人力资源信息系统功能规范》（2020），绩效管理系统需支持多维度绩效指标的设定与跟踪。系统应支持绩效数据的采集与录入，包括员工基本信息、绩效考核结果、工作表现记录等。系统需具备数据采集的自动化功能，减少人工录入错误。系统应提供绩效分析与报告功能，支持管理层对绩效数据的可视化分析，如KPI指标、绩效趋势图、员工绩效排名等。系统应具备绩效反馈与沟通功能，支持管理者与员工之间的绩效沟通，提升绩效管理的透明度与参与度。系统应具备绩效改进与跟踪功能，支持员工在绩效评估后进行自我评估与改进计划制定，提升员工的自我管理能力。5.3人力资源绩效管理的实施与评估人力资源绩效管理的实施需遵循“目标设定—数据采集—分析评估—反馈改进”的流程。根据《绩效管理实施指南》（2019），绩效管理的实施应与组织战略目标相一致，确保绩效管理的导向性。实施过程中需建立绩效管理的标准化流程，包括绩效目标的制定、考核标准的设定、考核结果的评定等，确保绩效管理的规范性与一致性。评估绩效管理的效果需从多个维度进行，包括绩效数据的准确性、员工满意度、管理效率、组织绩效提升等。根据《绩效管理评估体系研究》（2022），绩效管理评估应结合定量与定性分析，全面反映绩效管理的成效。评估结果应反馈给管理层与员工，用于优化绩效管理流程与激励机制，形成闭环管理。信息化系统应支持绩效管理的持续优化，通过数据分析与反馈机制，不断调整绩效管理策略，提升绩效管理的科学性与有效性。5.4人力资源绩效管理的持续改进人力资源绩效管理的持续改进需建立反馈机制，通过员工反馈、管理层评价、数据监测等方式，识别绩效管理中的问题与不足。系统应支持绩效管理的动态调整，根据组织战略变化与员工发展需求，不断优化绩效管理指标与流程。企业应定期进行绩效管理的复盘与总结，分析绩效管理的成效与不足，形成改进方案并实施。持续改进应结合组织文化与员工发展需求，提升绩效管理的适应性与前瞻性，确保绩效管理与组织发展同步。信息化系统应支持绩效管理的持续优化，通过数据驱动的分析与反馈，实现绩效管理的科学化与智能化。第6章人力资源培训与开发信息化6.1人力资源培训的信息化需求人力资源培训的信息化需求源于企业对人才素质提升和组织效能优化的迫切需求，根据《人力资源管理信息系统建设指南》（2021），培训信息化是实现培训资源数字化、管理流程智能化的重要手段。传统培训方式存在资源分散、效率低、评估难等问题，信息化建设可有效解决这些问题，提升培训效果和组织学习能力。研究表明，企业实施培训信息化后，员工技能提升率平均提高23%，培训成本降低15%（Huangetal.,2020）。信息化需求包括培训内容管理、学员学习行为分析、培训效果评估、数据统计与报告等功能模块。培训信息化需与企业现有系统（如ERP、HRM）集成，实现数据共享与流程协同，提升整体管理效率。6.2人力资源培训的系统功能设计系统应具备培训内容管理功能，支持课程库建设、课程分类、课程发布与更新，符合《人力资源培训系统功能规范》（2022）。系统需具备学员管理功能，包括学员信息录入、学习进度跟踪、学习行为分析，实现个性化学习路径推荐。培训效果评估功能应支持多种评估方式，如测试、考核、项目实践等，结合数据分析工具进行结果可视化。系统应具备数据分析与报告功能，支持培训效果统计、培训成本核算、学习曲线分析等，便于决策支持。系统应具备移动端支持，实现随时随地学习，符合《移动学习系统设计标准》（2021）要求。6.3人力资源培训的实施与管理培训实施需遵循“需求分析—课程设计—培训执行—效果评估”流程，符合《培训管理流程规范》（2023）。培训实施过程中需建立培训档案，记录学员信息、培训内容、学习进度、考核结果等，便于后续跟踪与优化。培训管理应采用信息化手段进行资源调度、人员安排、课程安排，提高培训组织效率。培训实施需结合企业战略目标，制定分阶段培训计划，确保培训内容与企业需求匹配。培训实施过程中应建立反馈机制，收集学员意见与建议，持续优化培训内容与方式。6.4人力资源培训的评估与优化培训评估应采用定量与定性相结合的方法，包括培训前、中、后评估，以及学员满意度调查。培训评估应关注培训效果，如知识掌握度、技能应用能力、行为改变等，符合《培训效果评估标准》（2022）。培训评估结果应用于优化培训内容与方式，形成培训改进报告，指导后续培训计划制定。培训优化应结合数据分析，识别培训中的薄弱环节，提升培训的针对性与实效性。培训评估应纳入绩效考核体系，与员工晋升、薪酬激励挂钩，增强培训的激励作用。第7章人力资源招聘与配置信息化7.1人力资源招聘的信息化需求招聘信息化需求源于企业对人才管理效率和质量的提升要求，符合《人力资源管理信息化建设指南》中提出的“数据驱动决策”理念，旨在实现招聘流程的标准化、透明化和智能化。企业需通过信息化手段实现招聘流程的数字化管理，如简历筛选、岗位匹配、面试安排等环节，以提高招聘效率并降低人工操作误差。根据《中国人力资源开发年鉴》数据，80%以上的企业已采用信息化招聘系统，但仍有部分企业存在招聘流程不规范、信息孤岛等问题，影响招聘效果。信息化需求还涉及数据安全与隐私保护，符合《个人信息保护法》相关要求，确保招聘过程中个人信息的合规处理。企业应结合自身业务特点，制定合理的招聘信息化建设目标，如实现招聘周期缩短30%、招聘成本降低20%等，以提升组织竞争力。7.2人力资源招聘的系统功能设计系统需具备多角色权限管理功能，包括招聘负责人、HR专员、面试官、候选人等，确保数据安全与操作规范。系统应支持多渠道招聘，如校园招聘、网络招聘、猎头合作等，实现招聘来源的多样化和渠道的高效管理。招聘流程应包含信息发布、简历筛选、初步面试、终面、Offer发放等核心环节，支持流程自动化与状态追踪。系统需集成数据分析功能，如候选人画像分析、招聘成本分析、岗位匹配度评估等，为决策提供数据支持。系统应具备移动端支持，实现随时随地的招聘管理，提升员工体验与操作便捷性。7.3人力资源招聘的实施与管理实施过程中需进行需求调研与系统选型，参考《企业人力资源管理系统设计规范》中的标准流程，确保系统功能与企业实际需求匹配。建立招聘流程管理制度，明确各环节责任人与操作规范，避免流程混乱与信息遗漏。系统上线后需进行培训与试运行，确保员工熟练使用系统，并收集反馈进行优化调整。招聘数据需定期归档与分析，形成招聘效果报告，为后续招聘策略调整提供依据。需建立招聘绩效评估机制，如招聘周期、录用率、满意度等指标，持续改进招聘流程。7.4人力资源招聘的评估与优化评估应从招聘效率、质量、成本等方面展开，参考《人力资源管理绩效评估体系》中的指标体系，如招聘周期、岗位匹配度、录用成本等。通过数据分析识别招聘流程中的瓶颈，如简历筛选效率低、面试环节不规范等，提出改进措施。优化招聘流程需结合企业战略目标，如人才梯队建设、业务扩张等，确保招聘与企业发展方向一致。评估结果应反馈至招聘团队，推动招聘流程的持续改进与创新，提升整体人力资源管理水平。建立招聘优化机制，如定期召开招聘优化会议，结合实际数据与行业趋势，制定科学合理的招聘策略。第8章人力资源管理的合规与风险管理8.1人力资源管理的合规性要求人力资源管理需遵循国家及行业相关的法律法规，如《劳动法》《劳动合同法》《社会保险法》等，确保用工行为合法合规，避免劳动纠纷和法律风险。合规性要求包括劳动合同签订、工资支付、