第七讲薪酬数据收集和深度分析（上）
一．薪酬数据收集。
经过了职位评估或者职层排序，可以做能力素质模型的建模，最后对职位的层级进行排序以后，形成企业的职等构架。接下来就是要收集企业的数据。
一）数据收集的常用方式。
薪酬数据的收集涉及到三张**，收集信息有几种方式：
1．调阅资料，可以看企业原有的薪酬管理制度，2．用薪酬调查**的方式来收集现有的薪酬数据，这里涉及到三张表：
第一张表：《薪资数据收集表》
做了岗位价值评估以后，需要把现有的被评估职位或者目标职位过去的倒数第12个月的数据收集上来，比如说是7月份做薪酬变革的，那么从去年7月份到今年7月份倒数第12个月的数据要收集上来。
第二张表：《福利需求调查表》
这是一个统计的原始**，也就是设定了很多的福利项目，然后对员工进行分类，有的是按照年龄结构，有的是按照等级结构来进行分类，进行相关数据的搜集统计。
第三张表：《福利现状调查表》
福利需求调查表》主要是了解现有员工在福利方面的需求，他们期望企业能够提供哪些需求，《福利现状调查表》指的是专门给人力资源部门来填写的，这个表里面罗列出很多国家法定的福利和一些补充的福利，企业给员工提供了哪些福利。
第二项表是对员工的期望进行调查，而第三个表是对现状进行调查，现状调查同时还可以调阅企业的资料，一些薪酬福利制度也可以了解企业的薪酬现状。
二。薪酬数据调查的标准问卷。
用薪酬调查**的方式来收集现有的薪酬数据，涉及到三张表：《薪资数据收集表》、《福利需求调查表》、《福利现状调查表》，这些**怎么用呢？
薪资数据收集表》常以问卷形式出现，问卷分为几个方面的内容：
1．样本的基本信息。
也就是调查对象的基本信息，它的职位代号，员工的类别比如是管理类的还是技术类，职位名称，以及任职者的姓名。还有一个是职位的等级，就是做了职位评估以后所填写的岗位所在的等级，被调查对象往往也可以不填。还有一个是在职的人数，这个是由人力资源部门来填写的，因为后期做薪资预算的时候，新的薪资架构设计好了以后，薪酬总额的总盘子有多大，要通过每一个职等或者每一个岗位现有的在岗人员我们来进行测算。
2．薪资结构。
按照薪资结构来进行分类，固定月薪分了三个小的结构：
1）基本月薪
有可能叫岗位技能工资，只要是固定的，都可以填到基本月薪里。还有的叫固定奖金。有些企业会有固定奖金，按月发，在薪资预算计划里，某一些岗位它会有一些固定奖金，但它不属于基本工资的内涵。
还有一些比如其它的固定薪资，也可以填在里面。
2）变动收入
变动收入是按照年度来算的，因为有的企业可能发季度奖金，可能发月度奖金，还有的企业是发年度奖金。
变动收入分了哪几个部分呢？第一年度的非固定奖金，也就是倒数第12个月的数据，还有一个年度非固定奖金指的是什么？下一年度的目标数据。
包括月度绩效奖金，过去12个月的支付数以及未来12个月的目标数，还有销售佣金，过去12个月的和未来12个月的数据，如果有的话都可以填进去。
3）津贴。按照月度进行分类的津贴，各类津贴比如职务津贴，奖励工资指的是奖励津贴、午餐费综合补贴、住房补贴以及其他补贴等等，一系列的罗列出来。
上述要素按照年度进行合计，分为固定的和年度现金总收入，这两大结构一个是固定收入，因为我们在对标分析的时候，会有一个固定收入薪资曲线分析和现金总收入薪资曲线分析。对外部做薪资调查的时候，往往会填写在职年限和相关工作年限，因为便于做结构分析。如企业本科以上学历的平均薪资水平是什么？
这个主要是做薪资调查报告用的。
然后确定根据这些结构怎么办，需要根据这些结构的要求来寻找样本。
这里有一个问题：
岗位任职人员数量不同如何取值。
有一些岗位是一个岗位有一个任职者，比如说总经理、人力资源部的经理，只可能是一个任职者。但是还有一些岗位，有可能有三个、四个，甚至更多的任职者，比如说销售员，可能有十几个，某一个生产线的操作工人可能就有几十个。
这有一个操作原则：如果这个岗位（职位）只有一个任职者，收集的数据就是他个人的，倒数第12个月的数据。任职人员在三人以内的，把几个人过去12个月的数据都取到，如果岗位任职人员超过三个人，比如说50个人，就取人群中过去倒数第12月的最大值、最小值、中间值，统计这样的数据到这张表里面。
样本我们确定下来，就可以取数据。
岗位上的人员在取值期间异岗调薪如何取值。
如科技发展部的副部长取的是他过去倒数第12个月的数据，但是他是半年前也就是6个月前才走到这个工作岗位上的，如果是取他个人的倒数第12个月的数据的话，这个数据就失真了，怎么办呢？就要把他6个月的数据除以6，再乘以12个月，也就是从他在这个岗位上任职开始，模拟的倒数第12个月的数据，这里面要考虑到年度的奖金，如果取样取得不好的话，有可能出现在分析的过程中导致整个薪资曲线偏低，不能够反映现状。
案例学习：数据取值。
这是一个案例。
选择一些相关的样本，把数据统计在这张表里面，通过这张表来取样。
福利需求调查表》是第二张表单，主要是帮助收集现有岗位的一些员工对未来所能够提供福利的一些期望。
这张调查表里有几个主要信息部分：
1．题头部分。
就是包括岗位的一些基本分析：所在的部门、职位、任职资格等级或者职位等级，还有年龄、性别，为什么要有这些信息呢？要进行分组分类。
在很多的一些企业做福利调查的过程当中发现，50岁到60岁之间的人，他们的福利需求可能是养老保险、医疗保险，可能是对补充福利的要求。35岁到50岁之间，有可能需求是购车福利、补充购车福利。而25岁到35岁之间的人，可能是住房福利，这个年龄段的需求马上面临着结婚，就遇到住房的问题。
所以，我们在做福利调查的时候，要注意在调查问卷里面把它分层分类。比如女性一般是什么样的需求，不同年龄段的人可能有什么样的福利需求，所以，在题头信息部分里，要按照事先设定好的受访对象，把信息进行归类。
2．罗列出福利清单。
基本福利不需要调查，那是国家以法律形式规定的。《补充福利调查表》，可以罗列出补充福利项目，同时要进行一定的文字详细的说明。有可能理解上面有偏差，所以对福利项目要进行说明，说明过以后，让员工填写这张表，他是否对这个方面有需求。
同时在福利问卷上，还可以留出一栏是什么呢？就是还有其他的一些意见可以提出来，这里有一个灵活性，一旦某一个福利项目没有考虑到，可以在这里留一个接口。
福利现状调查表》实际是针对人力资源部门来填写的，就是我们现有的国家法定的一些福利，比如说养老保险、生育保险等等一系列的政策的现状是什么。也可以不做调查，直接调阅企业内部的薪酬福利资料。
三．薪资数据深度分析三个主要内容。
把所有的信息收集上来以后，要做的工作就是做薪酬数据的深度分析，只有分析以后才有设计。
一）深度分析的重点。
深度分析重点也是三个方面的内容：
1．现金总收入，外部市场竞争力的分析和对比。
2．固定收入的对比，也就是固定收入跟外部市场竞争。
有的企业可能整体现金总收入具有竞争力，但是它的固定收入不具备竞争力，就会导致我们可能在人才市场获取人才就有难度。
3．薪资结构的对比。
固定收入和变动收入的对比，如果做的比较细的话，可以按照预算进行对比。
二）城市薪资的差异。
在进行薪资数据外部对比的时候，还需要注意一个问题：叫城市薪资的差异。
在薪酬管理里，有一个叫城市薪资转换指数的概念，指的是不同城市的消费水平是不一样的，在不同城市同样的工资金额是一样的，但实际的工资是有差异的。
表7-1 城市薪资转换指数。
这里有一个城市薪资转换指数的表，这是在2006年的时候做的。北京、上海的薪资城市指数是100%，广州是99.83%，深圳是99.
22%，天津是86.5%，沈阳是82.91%，大连是81.
3%。也就是说，在北京和上海拿1000元钱的工资，只相当于在大连拿810元钱的工资。城市薪资转换指数涉及到一个问题，如果一个集团公司在全国有分支机构，在做数据对比的时候，需要把分子公司的薪酬的数据按照城市转换指数转换到对标的这个城市，比如说总部在北京，要把它转化到北京，比如说除以81.
3，按照这种比率转换到北京以后的对比才有意义。
设计的薪酬构架里也是这样的。很多企业在总部设计一个薪资架构以后，需要根据城市薪资转换指数，转换过以后的标准，到分子公司去操作，要剔除城市薪资之间的差异。
三）回归分析的方法。
在薪资数据对比的过程当中，会运用到一个数理分析模型，叫回归分析的方法，它实际上是寻找了一个叫因变量和自变量的关系，自变量是职等，因变量是薪资。
所谓的回归分析主要是指线性回归，它是数学方法在企业薪酬数据分析中的具体运用。
线形回归分析主要是运用回归分析数学模型，找出薪资级别（或评估得分）与企业薪酬数据之间内在的逻辑关系。
线形回归分析事先要设定回归方程。例如，如果采取曲线回归方程式可以下面等式来表达：
logey=a+bx
上面公式中的y表示薪资数据，x则表示薪资等级，a是线条在y轴上的拦截点，因此它被称为y轴的截距，斜率b表明x每增加或减少一个单位，y所产生的变化。我们还可以计算相关系数，来检查薪资等级（或职位评估点得分）与对应薪酬数据之间的关联程度，如果关联程度越高则相关系数越接近1.0。
相关系数的平方则表明因变量y变异中的多大比例可以用自变量x来解释。
随着职等的增加，在这个曲线里面，斜率应该是增加的，职等越高级差越大。用曲线回归来模拟薪资曲线，回归分析的方法实际上就是运用回归数学分析的模型，找出薪资的等级与企业薪酬数据之间的逻辑关系。
这可以在excel表里面进行模拟。
在excel表里要输入几项信息，一个就是通过excel表的程序来模拟出企业的薪资曲线，还要输出外部市场的薪资曲线，一般的薪资调查公司会给数据的，把数据输进去，其实这个模型基本上已经确立好了。