论薪酬的多维分析模型

企业薪酬的多维分析模型以中国建筑材料科学研究院薪酬分析实例为基础，提出薪酬分析的指导原则、分析方法和薪酬多维分析模型。该模型分为趋势分析模型、薪酬分布曲线模型、薪酬内部系统分析模型、薪酬外部比对模型、人工成本分析模型、薪酬满意度模型、双因子相关分析模型等7个子模型，综合运用统计学方法、系统论方法、会计学方法和心理学方法进行薪酬分析，从而反映薪酬现状，诊断薪酬缺陷，推进人力资源变革，提出管理优化建议。该模型为薪酬分析构建了具有实操性的分析工具，具有较强的现实指导意义。薪酬管理是人力资源管理的重要环节，有关研究汗牛充栋。已发表的有关文献研究主要集中在薪酬制度设计、薪酬调查方案设计，以及薪酬福利的激励效果上，对激励因素、薪酬方案设计的研究相当深入。但是对薪酬诊断分析关注较少，尤其缺乏具体可行的方法模型以及分析工具。本文以中国建筑材料科学研究院薪酬分析实例为基础，提出薪酬分析的指导原则、分析方法和薪酬多维分析模型。一、薪酬分析的重要性薪酬分析是运用多种分析手段，对一定时期内企业的薪酬数据进行综合分析，从而反映薪酬现状，诊断薪酬缺陷，推进人力资源变革，提出优化建议的过程。薪酬分析的重要性体现在如下四个方面：（一）描述薪酬状况，反映人力资源现状。描述反映功能是薪酬分析的首要功能，通过薪酬分析，我们可以宏观地系统地了解企业薪酬水平与薪酬分布现状，准确把握企业外部竞争力和内部公平性。（二）评估薪酬方案，考量人力资源决策。一个薪酬方案设计实施后，具体效果需要由薪酬分析来反馈评估。通过各种指标和分析技术，来客观评估考量某一阶段人力资源决策的正确性与有效性。（三）诊断薪酬制度缺陷，推进人力资源变革。不存在尽善尽美的薪酬制度，也不存在一成不变的薪酬制度，在薪酬分析中诊断发现制度缺陷，并提出建议，在新一轮的人力资源变革中加以克服或者弥补，实现薪酬的内部公平目标和外部竞争性目标，实现有效激励。（四）综合推进管理优化，达致人力资源战略目标。薪酬分析不是孤立的，通过与岗位分析、人才结构分析等人力资源模块的相关分析，可以更加全面更加深刻地理解当前的人力资源战略，综合推进管理优化，达致人力资源战略目标。二、薪酬分析的原则薪酬分析遵循如下原则：（一）真实性薪酬分析以真实数据为基础。真实性具体反映在三个方面：第一，在薪酬数据的原始收集处理阶段，必须力求准确真实，不遗漏不虚报。第二，薪酬分析数据不拘泥于实际数据，薪酬数据收集后的第二阶段是排异化处理，为便于历史对比分析，须排除部分足以影响分析结论的特殊异常数据；同时在分析报告中加以注释说明，保证真实反映客观情况。第三，谨慎使用外部薪酬调查数据。因为由于薪酬数据的保密性，外部获取数据往往存在主观或客观的误差，在参考外部薪酬数据时必须保持谨慎和有选择有分析地使用。（二）长期性薪酬分析的时间跨度一般在一年期以上。而且，薪酬分析还注重纵向历史分析，数据对比有可能涉及近几年数据。薪酬分析的长期性主要基于以下三个原因：第一，薪酬数据分析工作量大，短期分析过于频繁，不利于简化工作量。第二，一年期以上的薪酬数据在统计学意义上能通过规模化的数据来减少由于个别月份特殊波动带来的误差。第三，年度分析符合会计结算、年终总结等工作习惯，且由于与同期其他报表生成时间一致，有利于薪酬的扩展分析。（三）系统性系统性具体反映在三个方面：第一，薪酬分析必须放在企业的整个薪酬体系里来看才有意义，应坚持宏观全面分析。第二，除了薪酬数量分析，薪酬体系结构分析也是薪酬分析的一个重要方面，一个良序合理的系统，必须有着合理优化的结构。第三，薪酬分析改进建议应更加着眼于结构优化，薪酬改进绝不仅是绝对数量上的增减变化，更应该着手结构优化，构建合理的激励体系。（四）比对性比对性具体反映在三个方面：第一，薪酬数据须具有可比性，保证数据具有可比性的方法是同期数据收集和排异化处理。第二，薪酬数据比对是薪酬分析的重要方法，内部比对反映内部结构和内部公平性，外部比对反映外部竞争力。第三，薪酬分析结论须具有可比性，通过一些客观指标的横向比对，得出薪酬分析可比性结论，便于以后的薪酬历史分析和改进。三、薪酬的多维分析方法（一）统计学方法：通常我们要分析的薪酬数据有三类：第一类是工资数据，这是最核心最基本最常用的数据，基本都属于定距变量；第二类是岗位、职级、年龄等用于区分人员类别的标识，可以是定类、定序或定距变量；第三类是薪酬调查结果数据，如薪酬满意度等，属于定序变量。正是因为这些数据的统计学特征，我们可以用数理统计的方法来加工处理这些数据，用图形、统计学指标等来描述薪酬分布状况，进行趋势分析，以及与其他因素的相关分析，反映薪酬现状，揭示薪酬规律。数理统计分析方法主要适用于描述性分析和相关性分析，是薪酬分析的主要方法。（二）系统论方法：系统论认为，整体性、联系性，层次结构性、动态平衡性、时序性等是所有系统的共同的基本特征。我们认为一个成规模企业的薪酬体系应该是一个良好的系统，运用系统论的一些思想，我们对薪酬进行结构层次分析，对薪酬分布曲线进行合理化改进，推进系统优化。需注意的是小型企业往往存在部门缺失、人才配备不完备、职能交叉等情况，在运用此方法进行分析时，须具体问题具体分析。层次结构分析方法与岗位结构分析、人才结构分析、人才需求分析等方法相结合，是人力资源发展战略构建的重要方法。（三）会计学方法：人力资本、人工成本分析是薪酬分析的传统方法。主要运用劳动经济学、会计学的一些指标来反映人力资本投入产出，进行人工成本分析。运用人工成本分析法时需注意：第一，因人工成本分析需与收入、利润等财务会计指标结合使用，应保证与财务统计口径一致；第二，人工成本是一个比较广义的概念，不同于狭义的薪酬，包括了福利的很多内容。（四）心理学方法：员工的薪酬的满意度、薪酬的激励效果实质是一种心理感受，绝对量一致的薪酬在不同的企业、不同的企业文化、不同的员工身上会有不同的激励效果。心理学方法主要适用于薪酬满意度调查结果分析以及薪酬福利激励效果分析。心理学分析方法是薪酬分析的补充方法。四、薪酬的多维分析模型（一）趋势分析模型：趋势分析模型是一个用数理统计指标来描述反映薪酬现状的模型。该模型主要使用下面四种指标来分析薪酬现状：1、关键值指标：极大值（Max），极小值（Min），四分位数（Quartile）、极差关键值指标是极端值以及位于25%、50%、75%位置的数据，通过关键值指标可以粗略把握薪酬整体水平。25%、50%、75%位置分别反映了初级员工、一般员工与中高层员工的粗略薪酬水平。25%~75%之间的薪酬分布频段是企业多数员工的薪酬分布区间。结合平均数等指标，将关键值指标与外部薪酬数据相比，可以判断该企业的市场价位。极差，也称全距，是极大值（最高薪酬）与极小值（最低薪酬）的差，说明薪酬两个极端标志值的差异范围。是反映薪酬拉开幅度的一个重要指标。分析中应尽可能排除极端值过于偏离中心值的特殊情况，需结合其他指标才能全面反映薪酬的变异程度。薪酬差距须根据行业、地区和企业实际情况确定，大的差距能拉开薪酬激励幅度，增加薪酬晋升等级，增强薪酬激励效果，但是如果差距过大，也会严重影响薪酬内部公平性，耗散企业向心力。2、居中趋势指标：平均数（Average）、中位数（Median）、众数（Mode）、均值在数列中排位（Average’sPercentrank）居中趋势指标反映的是数据集中程度，以及最大多数员工的薪酬水平。算术平均值是最常用的薪酬分析指标，它直接反映了整体薪酬水平。中位数反映了50%位置处的薪酬水平。平均数与中位数不一定重合，尤其是在如今企业普遍采用递进式薪酬阶梯体系的情况下。我们用“均值在数列中排位”来反映平均数所处位置，这三个指标结合，描述反映了薪酬的居中趋势。3、离散趋势指标：平均差（AverageDeviation）、标准差（StandardDeviation）、方差（Variance）离散趋势指标反映的是数据离散程度。离散趋势在薪酬分析中的主要意义是：若离散度太小，说明员工薪酬呈平均化趋势，未有效拉开薪酬差距，激励效果不佳。若离散度太大，必须分析具体原因：第一种原因是高管层薪酬与均值拉开幅度太大，导致整体结果放大；第二种原因是存在薪酬差距过大现象，销售等部门最容易出现此种状况。4、薪资均衡指标(Compa-Ratio)Compa值为薪资均衡指标，也称薪酬比较比率，反映薪酬数值与薪酬范围中点值的相对关系，既适用于整体、某一部门、某一薪酬等级，也适用于个体，是现代薪酬诊断中被经常用到的一个通用指标。一般通用Compa指标是工资平均值与工资范围中点值的比值，即Compa指标=Average/[Min+(Max-Min)/2]Compa指标用于整体的解释意义：主要指的工资平均值为全体员工平均工资，工资范围中点值为全体员工工资范围的中点值。若Compa指标大于1，说明薪酬非均衡地集中于高端区间，出现这种情况第一种原因是企业老年化严重，许多员工已经达到职业生涯通道顶端，中高层过多，成倒金字塔分布；第二种原因是企业员工出现二元分化，蓝领阶层人数少且工资低，白领阶层人数为企业主体且工资高，这多出现在科技型企业；第三种原因是企业人工成本控制失调，总体成本过高；第四种原因是按照现有的绩效考评体系，多数员工的绩效确实优秀；第五种原因最高薪酬由于某种特殊原因与一般员工薪酬差距较小，这反映了Compa指标过分依赖于极值指标的缺陷。若Compa指标等于1，说明薪酬均衡。若Compa指标小于1，说明薪酬非均衡地集中于低端区间，出现这种情况第一种原因是缺乏晋升通道或职业通道设计不合理，很多员工难以晋升到中高层；第二种原因是生产型企业存在大量低技术含量工人，这些人流动量大且工资低，未能形成有效的职业晋升通道，从而使整体平均工资过低；第三种原因是企业整体薪酬水平过低，外部竞争力较弱；第四种原因是按照现有的绩效考评体系，多数员工的绩效不高或者达不到设定的绩效目标；第五种原因是极差范围太大，即最高薪酬远远高出一般水平，且高端人数较少，从而抬高了中点值，这也反映了Compa指标过分依赖于极值指标的缺陷。由于目前企业的薪酬去平均化趋势，薪酬差距（极差）越来越大，传统Compa指标很容易出现小于1的第三种原因。为避免这种误差，我们也可以将传统Compa指标修正为工资平均值与工资中位值的比值，即Compa*指标=Average/Median（二）薪酬分布曲线模型：薪酬分布曲线模型是一种用图形来直观反映薪酬频段分布的分析模型。薪酬分布曲线有三种类型：薪酬排列线、薪酬分布柱状图以及薪酬分布百分比饼图。1、薪酬排列线薪酬排列线是将企业所有薪酬数据点从低到高排列，以散点图或折线图方式绘制出的一条曲线。薪酬排列线可以直观反映企业全体员工整个薪酬走势，以及高低差距。因为预先对薪酬数据点进行了从低到高的排列，所以薪酬排列线的斜率只能是大于等于0。通过分析曲线斜率，可以分析薪酬走势、分布。斜率越小，曲线越平坦，说明此处薪酬跨度小，为员工薪酬集中分布区间。若斜率等于0，则曲线表现为小横线段，说明此处集中了相同薪酬的员工，通过观察斜率为0的小横线段，可以直观得出薪酬分布的众数和薪酬分布主体。斜率越大，曲线越陡峭，说明此处薪酬跨度越大。第一种情况是薪酬制度等间差放大，第二种情况是此区间薪酬分布缺失。2、薪酬分布柱状图/薪酬频段分布线薪酬分布柱状图是在薪酬范围内按一定跨度划分若干薪酬区间，以分布在该区间的人数为数据绘制出薪酬分布柱状图。薪酬分布柱状图可以直观反映企业员工薪酬分布频段，柱状图的顶端连线也可以绘制成薪酬频段分布线。理想状态下，薪酬频段分布线符合正态分布。正态分布又称常态分布，是连续型随机变量概率分布中最常见、最重要的一种。特点如下：一、曲线呈单峰型，波峰的尖锐/平坦度描述指标为峰值/峰态系数（Kurtosis）。正峰值表示相对尖锐的分布，负峰值表示相对平坦的分布。二、两端对称，以平均值为中心的分布线两端的不对称程度具体描述指标为偏斜度/偏态系数（Avedev），正偏斜度表示不对称边的分布更趋向正值，负偏斜度表示不对称边的分布更趋向负值。在实际薪酬分