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在设计薪酬体系的时候,一般需要同步考虑定薪调薪的方法。借着笔者最近做的实际咨询项目,在前期岗位价值评估和职级管理的基础上,分享有关定薪一些实践经验。定薪模型在设计完薪酬体系后,如果有可能,可以通过人才盘点(包括绩效和胜任力两个维度),形成人才的九宫格,再确定薪酬。可以看出,这是一个非常耗时且专业度要求很高的工作;如果企业恰好没有能力体系,则更加的费时。笔者的经验是,如果企业希望快速实施,且规模也不太大,其实是可以不做胜任力体系的。那么这时就需要确定一个刚性定薪条件。一般的刚性条件都是设计学历、职称、司龄、综合评价等几个维度。我们在项目中接触过很多国有企业,大部分企业都会按照这几个维度来进行定薪,可能有时会让人觉得死板,行政色彩太重等,但仔细想想,这几个维度其实侧面反映了胜任力的内容,还是很有道理的。学历:代表了一定的知识水平和学习能力职称:代表了一定的专业能力和技能水平司龄:代表了一定的企业忠诚度和对企业文化价值观的认同综合评价(绩效):一般选择业绩等比较刚性的维度,业绩一定程度代表了岗位和人的匹配性。在设计这几个维度的时候,一般是设定分数,再给出权重,计算分数。比如下面这个表:
在我们为客户定制的项目中,应客户对于精细化管理的要求,我们对定薪模型进行了进一步的细化,而这是本文希望分享的重点内容。
1、学历我们首先来看学历。笔者认为,对于大部分的公司,学历都是比较重要的,特别是大型企业,不仅看重学历,还看重学校的类型。于是,笔者在项目中为客户设计了这样的分数分布。
不知道大家有没有发现,这个分数有什么规律呢?1)细化分类:对本科、硕士等都做了非常细致的划分;因为本科和硕士是这家企业主要的人员构成,而且企业从用人实践的角度,确实认为重点大学的人员在企业的绩效很好。2)对数分布:分布接近于对数函数,也就是说,刚开始,价值迅速提升,越往上,对于企业的价值实际是越低的;比如,都是本科,但是非全日制的难度和价值相比普通大学本科,要简单很多,于是分数一下从0到35分;再比如,虽然博士很难,一个博士需要付出的努力和知识水平都远远超过一个硕士,但是对于这家企业来说,博士并不是他们需要的,分数只从90提高到100分,也就是说,对于企业价值并不大。3)聚焦核心:在分数设计上,75-95分对应的恰好是企业最希望获得的人员学历分布。2、相关工作经验这里推荐使用相关工作经验,而不是用工龄。因为工龄再长,如果与岗位不相关,则匹配性是很低的,很难为企业发挥应有的作用。当然,如果候选人的可迁移能力很强,则另当别论,或者可通过综合评价对其分数进行调整。在这里,笔者通过与客户充分沟通,认为不同岗位价值的相关工作经验要求应该不一样。具体解释一下:例如,一个战略规划人员可能需要5-7年左右才能真正成长起来,而需要8-10年才能成长为一个高级或者资深的战略人员;所以当一个求职者或者在职人员只有4年经验的时候,可能得分只有40-50分;而4年足以让一个成长曲线更快的行政后勤专员基本承担起相应的工作。可以参考上表的数据分布,可以发现1)成长曲线:低岗位价值的成长曲线斜率很高,在短时间就可到达比较高的分数;而高岗位价值的岗位则需要更长的时间才能达到较高的分数2)对数分布:任何岗位,都是在刚开始的几年成长迅速,越往后,其分数增长应该越慢;例如,2年经验的工程师和8年可能有较大的差异性,而8年和14年可能差距并不是那么大,而14年和20年则几乎没有太大的差距3、职称职称方面,一般初级职称或者职业资格是比较容易的,而中级职称是很多中高级岗位或中层干部应该获得一个基本证书,高级职称的难度很高,但是正高级相比于副高级,对企业的价值则可能不是特别大。因此,这里分数的分布曲线可能接近于多项式,也就是S型曲线。4、绩效或综合评价对于之前已有绩效积累的企业,建议采取绩效作为定薪的维度,比如笔者服务过的大部分国有企业都有相对比较完善的绩效考核体系,虽然不一定完全科学,但是绩效的数据还是比较准确的。对于没有实施绩效的企业,则只能根据领导评估等方式进行(参考本文开头的例子)。对于绩效,我们建议如下的定薪操作方法:
5、分段规律计算了各维度的分数后,需要将对应的分数放入相应的档位中。一般设置可以平均分数分数。但也可以采取下面两种方式。这两种方式都是基于正态分布来考虑的。第一种是与职级纺锤形分布类似的理念,在一个薪级中,在两头的是少数人员,大部分的员工可以在中间。另一种除了考虑纺锤形分布因素外,还从成本和人员薪酬可成长性角度思考问题;也是笔者比较推荐的。这种方法出发点是认为如果大部分人都在高档级,不仅拉高了人工成本,一部分人很快就会升到本薪级的最高档,而一般升级需要在名额空缺的情况下满足基本条件,且需要评定,这时很可能有些员工会停在最高档,短期内无法晋升。总结1、本位所分享的定薪模型问题,有四个方面需要考虑:定薪维度、维度权重、分数分布、分段规则2、根据企业的价值主张和实际情况,前三个方面可能都需要调整本文的例子针对的是一家小型国有企业,笔者认为还是有一定的适用性;但是对于一些互联网企业,可能学历不一定是很重要,权重可以相对降低;而对于研发机构,学历可能不是对数分布,而是指数分布的,而且可能还需要引入研究论文、影响因子等维度3、不管如何,笔者都建议为绩效或者软性的综合评价留出一定的权重,特别是绩效
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