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人力资源薪酬战略与薪酬调查

网络2021-08-04259
人力资源薪酬战略与薪酬调查一、薪酬战略对于一个很普通的员工,比如工人、文员、操作人员、司机、清洁工等,我们是否要给予高出这个行业或者这个地区水平的工资?事实上,应该不一样的。我们给得高或低或给的是平均水平,这取决于我们的决策者自己怎么定。这...

人力资源薪酬战略与薪酬调查

一、薪酬战略

对于一个很普通的员工,比如工人、文员、操作人员、司机、清洁工等,我们是否要给予高出这个行业或者这个地区水平的工资?事实上,应该不一样的。我们给得高或低或给的是平均水平,这取决于我们的决策者自己怎么定。这叫薪酬定位或薪酬战略、薪酬策略。

(一)公司薪酬战略构成

薪酬到底是该给高一点还是按平均水平,还是给低一点,取决于我们的薪酬定位以及薪酬结构。我们是岗位工资固定,还是岗位工资+激励工资,或者加学历工资、技能工资、专业技术工资,这构成了我们公司的薪酬策略或薪酬战略。

1.确定薪酬结构

薪酬结构即各种不同薪酬形式的比例,如基本工资占多大比例?奖金多大比例?期权 多大比例 ?这些因素构成了一个企业或一个员工的薪酬结构。一般来讲,不同岗位的员工薪酬结构也不一样,比如销售员,他的提成也许比他的基本工资要多,而对一个行政人员来说,基本工资占的比例比较大。而对于拥有股权的骨干员工来说,期权占的比例可能是最多。

2.确定薪酬水平

薪酬水平即薪酬数值在市场中所处的水平,如是处于中值?还是处于行业中的最高水 平?如果是一个一流的企业,它的薪酬至少在同行业中处于中上水平,或者说是一流水平,这样才能留住人才,也才能保住它一流企业的地位。而一个三流的企业,一般它的薪酬也比较低。

(二)薪酬定位

当我们做薪酬调查的时候,是不是针对特定的岗位,这是一个很重要的条件。薪酬设计有个专业术语P,比如25P、50P、75P的概念,意思是说,假如有100家公司(或职位)参与薪酬调查的话,薪酬水平按照由低到高排名,它们分别代表着第25位排名(低位值)、第50位排名(中位值)、第75位排名(高位值)。

比如会计或销售、技术经理,或是人力资源经理,我们做薪酬调查的时候,我们把各个不同的公司送过来的薪酬的信息进行排名。如果恰巧是100个职位的话,从低往高排排到第25位,就叫25P;排到第40位,就是40P;排到50位就叫50P。这是从低而高的排位。但是有一个问题,我们做薪酬调查时,很少有刚好是100个职位的,所以这个时候还要取一个百分比。总之,多少P的概念表明了公司岗位的薪酬定位。

假设我们公司的财务经理参加了某某公司的薪酬调查,我们把我们的财务数据给他了,这个调查公司搜集了各种各样的数据之后,财务经理一排名,发现我们公司的财务经理是60P,但是我们公司现阶段准备融资,要引进新的资本,甚至未来两三年要上市,这时候财务经理这个职位变得很重要了。所以我们决定要给财务经理80P。也就是说,我们公司财务经理的现在工资给低了,才65P,和80P差比较远。因此,这多少P的用途,一个是指它的排位,一个是我们的定位;一个是现实的情况,一个是我们的定位。

(三)结构性倾斜

定位多少P,是业界的一个沟通术语。那么,我们各自的企业适合多少P的薪酬定位,是25P还是50P、75P,或别的?这个问题不是那么简单的,可能在我们各自的企业里面,我们除了要回答总体上是多少个P之外,我们同时必须考虑我们公司里面有一些岗位我们要给到80P,有些岗位给到50P,但是总体平均都很可能是60P。因此,我们在回答这个问题的时候,考虑的因素叫结构性的倾斜。也就是我们在考虑薪酬定位的时候,既要考虑到总体的水平,就是平均行业水平,还要考虑核心岗位的水平,即结构性的倾斜。要两者结合起来。

(四)效率工资理论

1.企业高度依赖于某些特定的人员时

企业是靠技术、研发吃饭,还是靠效率吃饭,还是工程做得很好,管理很到位,可以靠管理吃饭,有的是靠销售吃饭,企业有最棒的销售团队。对这些支撑我们核心竞争力的直系或者层级,要给它一个结构性的倾斜。在进行薪酬定位的时候,要把它结合起来。事实上,这个问题很多企业没有解决。很多企业不是很清楚自己的核心岗位。在企业里,大家注意到的总是一些比较特殊的岗位,这些特殊的岗位高度依赖于某一些人,比如他能够给企业带来大的客户订单,他能够拿到钱,离开这些人,企业就玩不转。这些人的工资,要给得高,甚至还有很多灰色的东西,有时还不能告诉别人。

所以,公司里的工资一定要保密。因为:第一,你说不清楚为什么给他那么高;第二还不敢说;另外,工资一旦不保密,员工都来找你解释,解释不过来;还有一个,如果薪酬不保密,你的竞争对手想要挖你的人才的时候,他一挖就一个准。当然,保密不能够作为遮羞布来掩盖我们管理上的不足。因此,我们既要保密,同时在管理的方法、管理的体系上,尽可能做到科学。

2.某些人的可替代性很低时

如果某些人,比如一些专业技术人才比较少,可替代性很低。他离开之后,很难找到人。这种情况之下,我们也要给他高工资。

3.组织无法监督、观察员工的绩效时

还有一种情况,在很多企业里有一些岗位,很难考核它的绩效,并且这个岗位比较特殊。比如有些软件编程人员,只有两三个人或一个人,别人不是干软件工程的,外行人无法评价他工作的好坏,很难给他做绩效考核。这种情况之下,就得给他高工资。还有一些外派人员,比如办事处就一两个人,很难对他们监控。再比如有些大企业会派一些技术间谍或工业间谍去偷别人的方案,这样的人很难监控,并且他的身份单线联系很难,怎么知道他给你的技术情报是5件算是好,还是50件算是好,没办法评估。这个时候也要给他高工资,让他发自内心地工作。但是,给了他很高的待遇之后,他是否真的会发自内心的为企业效劳?不一定。因此,除了在工资上给他高薪酬之外,在用人上很重要。比如找软件人员,就找那些特别喜欢软件的人,上了机房什么都忘。这样的人如果薪酬给低了,他很会就走了。所以,企业既要在用人上做文章,又要在薪酬上同时做文章。

二、薪酬调查

现实中,我们怎么知道人家拿多少工资,自己比别人拿得高或少?这就得通过薪酬调查看。薪酬调查这个东西牵扯的问题比较多,首先看薪酬调查的对象。

(一)薪资调查----对象 

薪酬调查的对象可以是竞争对手,看竞争对手支付的工资水平信息。竞争对手有两类:

1.产品市场上的关键竞争对手

第一是产品市场上的关键竞争对手。比如我们是卖软件的,对方也卖软件;我们卖笔记本,他也卖笔记本;我们卖玻璃杯,他也卖玻璃,这是典型的竞争对手。

2.劳动力市场的关键竞争对手

微软曾经挖过可口可乐公司的一个营销副总裁。可口可乐卖的是汽水,微软卖的是软件,为什么它要挖可口可乐的营销副总裁?因为是人才,所以,竞争对手还包括人才市场上的关键竞争对手。人才的竞争在高层更明显。所以,当我们考虑到薪酬调查对象的时候,应该考虑这个内容多一点。

(二)薪酬调查的渠道与方法

我们在做薪酬调查的时候,都调查什么东西?第一个是对方的薪酬水平、福利待遇、薪酬结构、加薪的频率、加薪的幅度等等诸如此类的因素,都在薪酬调查需要考虑的范围之内。薪酬调查的渠道有如下几种:

1.企业之间的相互调查

有的时候,企业之间会相互调查,看看同行业的是怎么个待遇,另外企业可以参加一些薪酬调查,买一些数据,或者人力资源的人,同职业的人聚在一起时,比如人力资源协会会有一些碰头会,大家都会说一些各自的行情。这是了解别人薪酬的一个渠道。

2.从公开的信息中了解

中介咨询公司、猎头公司、国家会经常公布各种各样的招聘信息,包括媒体,经常可以我们经常可以看到招聘广告里写的待遇。比如招聘高级钳工一名,月薪2800块钱,另外还有提供住房补贴、福利的。最近,网上还流行晒工资,一到论坛里就知道大家都挣多少。还有可以去招聘网站看一看该岗位现在的行情。同学聚会大家也会讨论工资待遇。

3.从流动员中了解

面试的时候,一些应聘人会说出别人的单位的待遇。从这些流动人员口中,我们就可以大概知道竞争对手都给他们什么待遇,因此自己心里至少有个底,当然,对方有的时候会虚张声势,但多比较会得到一个大概的数目。包括上培训课时,大家私下可以讨论。

4.委托专业机构进行调查

当然,现在有的招聘是假招聘,中国在这个问题上还是比较严重的,咱们作为一个不发达国家,跟发达国家比,中国的诚信度不高,假招聘在欧美国是不可思议的一件事,一旦牵扯这些,这个企业从此就麻烦了。但是在中国还有人做,甚至假应试的也有,虽然说了这么多的方法,但目前为止,我们还没有一种可以依赖的方法。但在欧美一些比较规范的国家,它就可以通过购买薪酬数据调查公司的调查数据,专门有人做这个,比如东京某一家公司,它把中国所有的各种各样的企业的薪酬统统搜集来,输入到数据库,然后对数据进行分析。它每个月都搜集,搜集完了卖给别人。比如珠三角普工的工资是多少,男工的工资是多少,女工的工资是多少,在珠三角不同的级的技术工的工资是多少,在北京、在环渤海、在天津地区,工资分别是多少,它就可以把这个信息发布给大家,但都是有偿的。因此,企业可以委托专业机构进行调查。

5.商业性、研究性、政府薪资调查

有的时候,政府或某个社会机构或专家学者等会搞一些社会调查,这些调查有时候会涉及到行业薪酬、待遇的数据和分析,一般来讲,这些资料的可信度是比较高的,分析也头头是道,因此,企业可以有选择地采用他们的数据。

这是通过专业公司做的调查,但是在中国现在做不到专业调查的情况下,我们可以多选几种。比如我们可以通过查阅公开资料、书面问卷、电话访谈或个人面谈等自己进行调查,然后在公司里建立一个信息资料库,把所有对应的岗位统统列在数据库里面,再给它做数据结构化。通过不同方式得来的数据,都加入到数据库里,第一次、第二次、第三次,每一个岗位都有。当我们把来自不同地方、不同时间的同一个岗位的数据加得足够多的时候,再给它统计起来,做一些分析,这个时候,它的可信度就提高了。

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