做薪酬，一定要搞懂薪酬曲线

作者齐涛 2022-06-16 16:41 40976

内容来自 2022-06-17 打卡话题观看本期直播

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摘要：薪酬曲线你搞懂了吗？只有搞懂了薪酬曲线，在薪酬诊断、薪酬设计等工作中才能游刃有余，知其然也知其所以然。

薪酬曲线是表示薪酬水平与职级或者薪酬水平与岗位价值的一条关系线，我们会发现薪酬曲线的叫法还是非常多的，例如薪酬拟合曲线、薪酬回归线等，无论哪种叫法，它们的意思都是一样的。

薪酬曲线是薪酬人员必须要掌握的一个工具，它在薪酬诊断、薪酬设计中的作用是不可替代的。它可以让我们通过调整薪酬曲线的拟合程度，直观的了解薪酬公平性，通过一系列的操作，确定公司薪酬策略、确保公司薪酬内外部公平性。

下面来看一下对薪酬曲线的认识。

1.薪酬曲线认识

薪酬曲线通过Excel中的散点图可以快速得到，通过职级与薪酬水平、岗位价值与薪酬水平生成散点图，然后再添加趋势线即可看到薪酬曲线。

做薪酬，一定要搞懂薪酬曲线

其中R²代表职级和薪酬水平、岗位价值和薪酬水平的拟合程度，R²最大值为1，越趋向于1，代表拟合性越好，薪酬水平的离散性就越小。它体现了职级或岗位价值与薪酬水平的关系越密切，换一种角度来讲解就是职级或岗位价值越高，薪酬水平就越高，而且职级或岗位价值与薪酬水平的关系遵循着图表中x和y组成的公式关系。

在实操中，每个人对R²的数值追求是不同的，不必要追求R²无限趋向于1，一般认为大于0.9即可。

2.薪酬曲线的两种形式

在实操中，薪酬曲线有两种形式，一种是线性回归曲线，一种是指数回归曲线。

做薪酬，一定要搞懂薪酬曲线

这两者的差异主要表现为：

线性回归≈等差，指数回归≈等比

即通过线性回归曲线设计薪酬，各职级间的薪酬水平是等差，即1级薪酬中位值和2级薪酬中位值的差与2级薪酬中位值和3级薪酬中位值的差是相等的，这种设计方法激励性偏弱。

通过指数回归曲线设计薪酬，各职级间的薪酬水平随着职级越来越高，两个职级的薪酬水平差异也就越大，这种设计方法激励性强。

3.薪酬曲线的实际应用

了解了薪酬曲线，我们就可以把它实际应用。

1）薪酬内部公平性诊断

主要是诊断岗位价值与薪酬水平是否挂钩。

做薪酬，一定要搞懂薪酬曲线

2）薪酬外部公平性诊断

主要是看公司薪酬曲线在市场薪酬曲线的位置，同时可以根据市场曲线来设计各职级的薪酬水平处于市场什么位置。

做薪酬，一定要搞懂薪酬曲线

3）薪酬曲线重新拟合

确定了公司薪酬策略，根据各职级确定的薪酬标准中位值，再重新拟合一条新的薪酬曲线。

拟合后的曲线根据公式来计算y值，如拟合后曲线的公式为：y = 45175e0.2119x

拟合后的中位值如下图：

做薪酬，一定要搞懂薪酬曲线

4.薪酬曲线的影响因素

在实操中，薪酬曲线也受一些因素影响，在设计过程中是需要注意的。

1）异常值影响

在构建薪酬曲线过程中，数据表中的数据变动，薪酬曲线就会有变动，我们需要警惕的是异常值的影响，异常值主要是过高或者过低的数字，碰到有异常值的情况，建议是剔除，不要参与计算。

如何来判断异常值呢？以职级为例，各职级的异常值计算标准一般是：

75分位值+(75分位值-25分位值)*1.5

25分位值-(75分位值-25分位值)*1.5

2）薪酬水平过高或过低的职级

薪酬水平过高或过低的职级，会造成薪酬曲线的上扬或下翘，一般是公司高层或公司最基础的职级，这在薪酬设计过程中也是需要注意的，也可以将这些职级先行剔除，不参与整体设计。

做薪酬，一定要搞懂薪酬曲线

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全部评论(25) 我参与的评论

17楼 zhaobaosong

非常专业，值得学习。请问老师有没有薪酬设计中的关于中位值、重叠度、变动比、级差等概念的应用，以及结合薪酬曲线，比较全面的阐述和分享啊？

2023-05-22 18:04:30 回复赞(0)

16楼夏紫薰44861

请问老师如何根据拟合后的薪酬曲线，计算出拟合后的中位值呢？

2022-09-22 16:51:42 回复赞(0)

15楼 Malcolm42257

收藏了，谢谢

2022-08-24 15:33:34 回复赞(0)

14楼无怨青春

实用，做薪酬时再仔细研究

2022-08-21 11:45:45 回复赞(0)

13楼契之菲影

请问岗位评价的时候，有人员故意将分值打高了，如何处理分析？

2022-06-27 15:09:59 回复赞(0)

周施恩

@契之菲影：这是一个号问题。根据我的经验，有几种解决办法：
1、去掉3个最高分，3个最低分
2、对公司高管设置较高的权重（60%以上）。这是因为，高管对自己所分管的领域负全责，如果打分不公平，他将来难以领导下属。
3、普通员工设置较低的权重（20%以下）。因为员工站位低，他们只知道本岗位的情况，对公司其他岗位不熟悉。
4、如果结果还不理想，就采取一定的统计学处理方法进行纠偏。
希望对您有用。请多多指教。

2022-06-27 15:40:31回复