Андрей Чечин

Кадровый вестник, №3, 2000

Использование обзоров зарплат в системе управления оплатой труда

1. Выработка философии по оплате труда работников и стратегии оценки работ относительно рынка

Правильный подход к анализу и применению данных, содержащихся в обзорах зарплат, предполагает наличие философии и политики по оплате труда работников компании. Эти философия и политика проявляются в ответах на следующие вопросы:

a) Каковы критерии определения конкурента на рынке труда, какой из них является главным, и меняется ли (и как) его значимость в зависимости от группы работ (должностей):

• тип отрасли?
• величина компании?
• географическое положение?

b) Какая часть заработка работников сравнивается с рыночным индексом: только базовый должностной оклад или полная денежная компенсация? Какой статистический рыночный индекс берется в качестве регулярно отслеживаемого критерия конкурентоспособности зарплат нашей компании? Будет ли этот индекс меняться в зависимости от группы работ (должностей):

• рыночная средняя
• медиана
• 3 квартиль

c) Каково будет положение мидпойнтов (середин) зарплатных шкал нашей компании относительно избранного рыночного статистического индекса?

d) Какое положение относительно рынка мы будем стремиться сохранять для текущих зарплат (не мидпойнтов шкал) наших работников?

Вот пример формулирования политики по оплате труда с точки зрения отношения ее к рынку:

1. Являясь производителем кондитерских изделий с годовым доходом примерно в 100,000,000 руб., мы определяем наших конкурентов по следующим признакам для избранных групп должностей:

2. Мы отслеживаем следующие рыночные индексы для избранных групп должностей:

3. Мы хотим, чтобы наша внутренняя структура оплаты двигалась вровень с рыночной. То есть мидпойнты (середины) зарплатных шкал нашей компании устанавливаются относительно рыночных индексов таким образом, чтобы они равнялись рынку в середине финансового года (опережая рынок в течение первых 6 месяцев и отставая от рынка в течение вторых 6 месяцев).

4. Наша политика оплаты состоит в том, чтобы текущие уровни наших зарплат (не мидпойнты шкал) были конкурентоспособны относительно зарплат в избранном секторе рынка для избранных групп работ (должностей).

2. Выбор и анализ источников информации об оплате труда на рынке

После выработки философии и политики по оплате труда работников относительно рынка выбираются источники информации (обзоры) о зарплатах на рынке по следующим критериям:

а) Соответствие источника сформулированной нами стратегии оценки работ относительно рынка

Содержит ли источник (обзор зарплат) информацию в удобном для нас формате (сгруппированы ли данные по отраслям, по географическому признаку, считаются ли медиана, 3 квартиль и т. п.)?

б) Качество информации

Насколько солидной является организация, выпускающая обзор? Удовлетворены ли мы качеством проверки собираемой для обзора информации и используемым аналитическим инструментарием? Надежна ли информация (не должно быть существенных отклонений в статистических показателях в разные периоды времени)?

Являются ли описания работ (должностей), содержащиеся в обзоре, адекватными для правильного сравнения их с нашими работами (должностями)?

Какова статистическая значимость выборки (сколько компаний участвуют в обзоре, и сколько среди них наших прямых конкурентов)?

Как часто выходит данный обзор (раз в год/полгода и т. п.)?

в) Доступность информации

Как можно добыть нужные данные: участвуя в обзоре или купив его?

Устраивает ли нас время (дата) публикации обзора?

г) Цена информации

Насколько стоимость обзора соответствует его потребительской ценности?

Иногда “стоимость” обзора - это только время заполнения вопросника. В других случаях обзор доступен только для избранной группы участников, которые предоставляют данные и платят за обзор. Между этими двумя крайностями есть вариант, когда обзор можно купить, не участвуя в нем. В большинстве случаев существует шкала скидок для участников.

Общие замечания: следует обратить внимание на издателя обзора, его контактный телефонный номер, на количество участников и определения терминов, используемых в обзоре. Эта информация (полностью или частично) потребуется при толковании содержащихся в обзоре данных.

Дата сбора информации: требуется для расчета коэффициента временного отклонения.

Фактор качества: основываясь на общем качестве обзора, определяется его ценность и удельный вес в сравнении с другими используемыми источниками зарплатной информации. Это необходимо для подсчета сводного рыночного индекса при использовании нескольких обзоров.

3. Определение соответствия наших работ (должностей) описаниям, содержащимся в обзорах

Те наши работы, которые мы сравниваем с описаниями, содержащимися в обзорах, называются обычно “базовыми” работами (должностями). Это ключевые работы с множеством работников, типичные для действующей структуры оплаты и представляющие все крупные функциональные группы/отделы в компании. Сравнение “базовых” работ основывается на установлении их соответствия описаниям в обзоре. Понятно, что сравнения работ не сводятся к поискам соответствия их названий.

Как правило, соответствие считается хорошим, если, как минимум, 70% содержания работы совпадают с описанием в обзоре.

Отбор рыночных показателей из любого имеющегося источника определяется установленной заранее политикой. Например, только арифметическая средняя/медиана для базового оклада может быть взята для секретарских работ (должностей), в то время как арифметическая средняя/медиана и 3 квартиль для базового оклада и всего компенсационного пакета берутся для топ менеджерских позиций.

Работу (должность) можно соотносить с несколькими группами статистических показателей в одном обзоре в зависимости от имеющихся в нем данных. Например, некоторые обзоры показывают зарплатную статистику в нескольких “срезах” для одной работы (должности): отраслевом, величине дохода, географическом. В этом случае секретарские работы можно сравнивать, например, в географическом плане, в то время как менеджерские - в отраслевом и по величине дохода компании.

Если в обзор включены регрессионные уравнения, сравнение работ также базируется на установлении соответствия между содержанием нашей работы и описанием в обзоре. Затем выбираются уравнения (если для одной работы в обзоре используется несколько) и величина диапазона данных (например, годового объема продаж) для них.

Некоторые аналитики используют специальный коэффициент для корректировки рыночных индексов, учитывающий степень соответствия работ в их организациях с описаниями в обзорах. Например, аналитик может решить увеличить рыночный индекс на 5%, чтобы учесть факт более высоких требований к опыту для данной работы в его организации, чем требования к опыту для однотипной работы в обзоре. Однако такая техника является весьма субъективной и ею нужно пользоваться с осторожностью.

Требует рассмотрения и качество сравнения работ с описаниями в обзоре. Например, содержание работы может укладываться в описания из трех разных обзоров, но аналитик решает, что наибольшее сходство имеется с описанием в первом источнике (обзоре). Следовательно, при подсчете сводного рыночного индекса по трем источникам наибольший вес будет отдан цифрам из первого обзора.

4. Интерпретация данных, содержащихся в обзорах

Толкование данных, содержащихся в обзорах, осложнено тем фактом, что создатели обзоров применяют разные подходы для сбора, анализа и представления информации. Трудность здесь состоит в том, чтобы правильно определить, какую информацию извлечь из данного источника (обзора) для использования и как правильно ее интерпретировать, если источников несколько.

Рассмотрим два варианта сбора и представления зарплатной информации в обзорах. Хотя наш пример содержит минимальное количество показателей, он выявляет некоторые тонкости в анализе и толковании рыночной информации. Вдобавок это тот тип анализа данных, который может быть использован, если организация проводит свой собственный обзор зарплат.

Обратите внимание, что “межквартильный диапазон” в нашем примере считается как разность между третьим (75%) и первым (25%) квартилями.

Итак, пять местных компаний нанимают работников для однотипной работы. Два обзора, проводимые внешними консультирующими организациями, используют разные подходы для сбора информации. В этих обзорах информация представлена следующим образом.

Обзор № 1:

Действующие оклады собираются для каждого работника, занимающего данную должность (работу) в каждой из пяти участвующих компаний.

Межквартильный диапазон: 23,500 р. - 20,000 р. = 3,500 р.

Обзор № 2:

От каждой из пяти участвующих компаний собираются средние оклады для данной работы (должности) и данные о количестве занимающих ее работников

Межквартильный диапазон: 25,500 p. - 18,000 p. = 7,500 p.

Менеджеру по персоналу на заметку

На что следует обратить внимание при сравнении и толковании этих примеров зарплатной статистики?

а) Среднее

Обзор № 1 использует термин “среднее значение” для подсчета простого среднего арифметического с учетом окладов каждого работника в каждой из пяти компаний. В этом случае средние значения для каждой компании не собираются и не показываются. Используя цифры из обзора № 1, невозможно сделать относительное сравнение способов оплаты, принимая каждую участвующую компанию равной остальным. Если одна компания имеет в данной должности большое число работников, ее данные окажут подавляющее влияние на зарплатную статистику, и пользователь обзора не сможет заметить этот факт, располагая только опубликованными цифрами.

“Среднее значение” в обзоре № 1 на самом деле является той же самой статистической величиной, которая названа “взвешенной средней” в обзоре № 2 - средней зарплатой для всех работников в данной должности. Показатель, содержащийся в колонке “среднее значение” обзора № 2, следует понимать как среднее значение для компаний (не для работников) - данные, которые не представлены в обзоре № 1. В обоих случаях нет никакой ошибки в использовании терминологии. Отличие состоит в аналитической технике, и пользователь обзора должен помнить об этом, когда он работает с несколькими источниками.

б) Квартили (четверти)

Разницу между квартилями (четвертями), представленными в двух обзорах, легче понять, если перевести выражение “25 процент” на нормальный язык:

• основываясь на данных обзора № 1, можно сделать вывод, что двадцать пять процентов работников в данной должности зарабатывают меньше 20,000 р.
• основываясь на данных обзора № 2, можно сделать вывод, что в двадцати пяти процентах участвующих в нем компаний, средняя зарплата за данную работу меньше, чем 18,000 р.

Располагая данными из обзора № 2, нельзя сделать никаких умозаключений о распределении зарплатных величин среди работников в данной должности. Эти данные описывают только средние значения для компаний.

В двух только что рассмотренных примерах отличие величин межквартильных диапазонов (3,500 р. в обзоре № 1 и 7,500 р. в обзоре № 2) определяется особенностями сбора и анализа зарплатных данных, но не разницей в оплате на рынке. Если попытаться примирить эти различия или избрать одну величину для использования, знание тонкостей аналитической техники может послужить ключом к принятию правильного решения.

в) Общие правила

Мы видим, что на результаты расчетов, содержащиеся в обзорах, влияет способ сбора зарплатных данных. Поэтому у пользователя должно быть четкое представление о том, как считаются статистические показатели в данном обзоре. Если об этом прямо не сказано на страницах обзора, следует позвонить издателю и спросить его об этом.

При толковании зарплатной статистики полезно помнить следующее:

Показатели центральной тенденции (средняя и медиана) обычно мало зависимы от различий в рассмотренных выше способах сбора и анализа информации. Однако, по мере того, как диапазон выборки сужается, эти показатели могут быть существенно искажены.

Большая разница между средней и медианой (в большую или меньшую сторону) может быть результатом присутствия в выборке экстремальных значений. Они оказывают влияние только на среднее арифметическое значение, но не медиану. Какой показатель использовать - это дело вкуса. Но если нет ясности в том, каким образом собраны зарплатные данные и посчитаны представленные в обзоре цифры, в качестве типичной зарплаты для данной работы (должности) лучше взять медиану.

Что использовать - простую или взвешенную среднюю, если в обзоре имеются оба показателя, - тоже дело вкуса. Однако выбор должен подкрепляться четкой стратегией - давать ли одинаковый “вес” каждому работнику, представленному в выборке (взвешенное среднее значение), или каждой компании (не взвешенная средняя или средняя по компаниям).

Решение использовать тот или другой показатель может не распространяться на все источники зарплатных данных. Например, при использовании обзора, содержащего информацию об оплате некоей работы на местном рынке у хорошо известных конкурентов, лучше руководствоваться взвешенной средней как наиболее типичной для данной работы (должности): в данном случае круг кандидатов на данную работу нам и конкурентам хорошо знаком.

Если же источник зарплатной статистики - обзор национального масштаба, представляющий данные в географических терминах, можно использовать простую или не взвешенную среднюю (по компаниям) как наиболее типичную величину оплаты для данной должности на рынке. В этом случае обычно мало сведений о компаниях и работниках, участвующих в выборке (обзоре).

Следует обратить внимание на диапазон (рассеяние) данных. Стандартное отклонение - статистический показатель, который используется в анализе рассеяния. Однако стандартное отклонение обычно не включается в обзоры. Поэтому, если возможно, необходимо определить диапазон (наибольшее значение минус наименьшее значение) или, как показано в предыдущем примере, разницу между квартилями.

Если в обзор включены регрессионные уравнения, следует оценить эти уравнения (для наших работ, соотнесенных с описаниями в обзоре) в подходящем диапазоне значения, чтобы получить искомые рыночные показатели. Приведенный ниже пример использования регрессионного уравнения в обзоре является типичной иллюстрацией этой процедуры.

При использовании и толковании данных, полученных с помощью регрессионных уравнений, полезно помнить следующее:

Диапазон данных, используемых в регрессионной модели, должен быть подходящим для этой модели. В обзорах этот диапазон обычно представлен графически (начальная и конечная точки на регрессионной линии).

Оценка уравнения по более чем одному значению дает лучшее понимание расхождений данных в обзоре. В нашем примере полезно оценить уравнение по 1 млн. руб. и 5 млн. руб. вдобавок к диапазону нашей работы (2.5 млн. руб.), чтобы получить сравнимые показатели для прогнозируемой зарплаты.

Пример использования регрессионного уравнения в обзоре:

Работа: вице–президент, маркетинг

Диапазон работы: Доход компании = 2.5 млн. руб.

Регрессионная модель обзора для вице – президента, маркетинг:

Log (Базовый Оклад) = 4.0616 + 0.348 x Log (Доход в млн. руб.)

Оценка модели для выбранного нами диапазона дохода:

Log (Базовый Оклад) = 4.0616 + 0.348 x Log (2500)

= 4.0616 + 0.348 x 3.3979

= 4.0616 + 1.1825

= 5.2441

Базовый Оклад = Log[*1]

= 175,428 руб. *2

(см. примечание внизу)

Следует обратить внимание на показатели, используемые в регрессионном уравнении: R-квадрат (коэффициент детерминации) и стандартную ошибку (среднеквадратическое значение отклонения регрессии от эмпирических данных), необходимую для определения точности регрессионной оценки.

Заметьте, что регрессионное уравнение, построенное на реальной информации, считает средние зарплаты. С помощью регрессионной модели нельзя получить истинные 25-й и 75-й проценты фактических зарплат, входящих в выборку. Некоторые статистические оценки можно сделать на основе подсчета стандартной ошибки и сведений о распределении данных. Однако показатели, полученные таким путем, следует толковать иначе, чем цифры, основанные на реальной выборке.

Короче говоря, при объяснении производных данных, содержащихся в обзоре, не располагая исходными цифрами (которые редко публикуются), трудно восстановить причину различий между рыночными показателями из разных источников. Чем больше известно об обзоре, тем правильнее решения, принимаемые на основании представленных в нем сведений.

5. Определение сводных рыночных показателей

Последний шаг в определении рыночных данных для данной работы – расчет “сводного рыночного показателя” - самой репрезентативной рыночной величины для “базовой” работы (должности). Этот показатель называют еще “действующей нормой” или “рыночным консенсусом”.

Сводный рыночный показатель отражает уже принятые решения по отбору источников информации о рынке и сравнению работ нашей компании с описаниями в обзоре. При расчете сводных рыночных показателей нужно рассмотреть два вопроса:

Обновление”, или временную корректировку данных обзора на определенный момент времени

Взвешивание” рыночных показателей из разных обзоров (источников)

Временная корректировка данных обзора

Чтобы сделать правильное сравнение между нашей внутренней и рыночной средней зарплатой, важно скорректировать цифры, опубликованные в обзоре, с точки зрения определенного момента времени.

Для выбора “годового корректирующего коэффициента” и даты необходимо учитывать следующее: уровни оплаты на рынке меняются в различной степени. Например, за год зарплаты руководителей высшего уровня в среднем растут заметнее, чем зарплаты рядовых работников. Поэтому при анализе динамики рынка следует учитывать:

• тип отрасли (медицина, финансы, услуги и пр.)
• уровень работы (менеджерский, не менеджерский)
• географический фактор (Москва, область и т.д.)
• тип компенсации (базовый оклад, совокупный компенсационный пакет)

Для выбора подходящего годового корректирующего коэффициента полезно посмотреть обзоры, содержащие сведения об увеличении годовых бюджетов компаний-участников. Этот подход предполагает, что рыночные зарплатные показатели меняются в соответствии с изменениями годовых бюджетных цифр.

Другим источником могут служить данные об изменении рынка (средних, медиан) в течение нескольких предшествующих лет. Это один из самых точных показателей рыночной динамики. Однако это прошлые, но не прогнозируемые изменения. Кроме того, следует убедиться, что изменения показателей не вызваны изменением состава участников.

При корректировке за двухгодичный период следует сперва определить корректирующий коэффициент для каждого года и затем посчитать кумулятивный процент.

Выбор даты корректировки определяется компенсационной политикой: опережать рынок, соответствовать ему или догонять его. Например, если финансовый год – это январь – декабрь, и компенсационная политика – соответствие рынку, то датой корректировки будет 1 июля.

Пример:

Для сравнения зарплат компании с рынком можно скорректировать цифры обзора к текущей дате. Это позволит сравнить “сегодняшний” уровень оплаты в компании с “сегодняшним” рыночным показателем. То же самое возможно сделать применительно к будущей дате.

“Взвешивание” рыночных показателей из разных источников

Решение, принятое на базе “взвешивания” данных, будет функцией следующих факторов:

• Компенсационной стратегии. Например, при следовании принципу, определяющему конкурентный рынок труда как отраслевой, больший вес будет придан отраслевому обзору.
• Качества обзоров. Опубликованная статистика (число и качество участников, количество случаев на одну работу и др.) определяет качество обзора. В зависимости от качества определяется “вес” обзора относительно других источников.
• Качества сравнения работ. Некоторые работы имеют большее сходство с описаниями в обзоре, чем другие. Поэтому соответствующие им зарплатные данные будут иметь больший “вес”. Этот фактор может дополнить или даже “перевесить” предыдущие результаты “взвешивания”. Для получения объективного “весового” фактора на уровне работы (должности) следует обратить внимание на количество случаев (работников или участвующих компаний).

Наибольший “вес” придается данным тех обзоров, которые наиболее полно представляют избранный рынок труда, точнее отражают содержание работ и показывают самую удобную и надежную статистику.

В следующем примере каждому обзору присваивается “весовой” фактор (коэффициент), на который умножаются зарплатные цифры:

Сводный рыночный показатель равен: 5,001 р. + 9,499 р. + 8,200 р. = 22,700 р.

Объединяя эти два принципа (временной корректировки и “взвешивания” данных), определяем сводный рыночный показатель для данной работы. При этом исходим из следующего:

• Компенсационная политика компании для структуры зарплат – соответствие рынку (опережение его в течение 1-х шести месяцев и отставание от него во 2-м полугодии)
  
  
• Финансовый год – январь – декабрь (корректировка на 1 июля)
  
  
• Временной корректирующий коэффициент – 4% для 1998 г. и 5% для 1999 г.

Для высших менеджерских работ (должностей) – включая главного бухгалтера – этот коэффициент равен 4,5% для 1998 г. и 5,5% для 1999 г.

При выполнении этих расчетов полезно помнить следующее:

• Предпочтительно иметь, по крайней мере, три или четыре источника (обзора)
• Использование разных коэффициентов для разных лет становится более важным при существенном изменении рыночных показателей (сдвиге от 4-х до 7%)
• В нашем примере обзору № 2 придается “вес” в 40% во всех сводных показателях. Это означает, что содержащиеся в нем данные считаются высококачественными для всех работ.

Данный пример показывает расчет одного сводного рыночного показателя: средней базовой зарплаты для каждой работы (должности). Однако, при необходимости, можно посчитать несколько значений. Например, если требуется отслеживать весь компенсационный пакет, а не только базовую зарплату, или 75-й процент помимо средней и медианы, то сводный рыночный показатель считается для каждого значения.

Расчет сводного рыночного показателя путем временной корректировки и “взвешивания” данных может быть простым или сложным в зависимости от поставленной задачи. Намного проще производить вычисления, пользуясь компьютером.

6. Формулирование политики и принятие решений по программе оплаты

Сводные рыночные показатели позволяют довольно точно определить степень конкурентоспособности зарплат на рынке труда. Это дает возможность устанавливать цели для внутренних компенсационных программ. Сейчас мы можем использовать полученную информацию для анализа нашей текущей ситуации и осуществления необходимых изменений. Посмотрим, как используются статистические данные при:

1. Определении конкурентоспособности текущей оплаты через:

• Индекс рынка
• Регрессионный анализ

2. Определении линии конкурентоспособной оплаты и соответствующей ей зарплатной структуры через:

• Рыночный “консенсус” по мидпойнтам уровней
• Концепцию “текущего/будущего” значения для расчета мидпойнтов
• Регрессионный анализ для расчета мидпойнтов
• Корректировке или обновлении текущей структуры оплаты

Определение конкурентоспособности текущей оплаты

Индекс рынка. Определение конкурентоспособности действующей оплаты – это цель применения данных обзора. Следующий пример показывает один из способов сравнения текущей оплаты с рынком.

Обратите внимание на следующее:

В этом примере отношение внутренней оплаты к рынку определяется как частное средней зарплаты в компании и сводного рыночного показателя. Полученный результат называется “индексом рынка”.

“Индекс рынка” не следует смешивать с “компа-рацио”, который представляет собой отношение текущей зарплаты к середине зарплатной шкалы (мидпойнту).

Данные группируются по функциональным “семьям” работ. Индекс рынка для функциональной “семьи” “взвешивается” по количеству работников в должности (“взвешенная” средняя текущей зарплаты деленная на “взвешенный” средний сводный рыночный показатель). В этом примере производственный отдел с индексом в 110% находится в наилучшем положении относительно рынка. Отдел информационных систем с индексом в 90% находится в наихудшем положении.

Считаются также индексы для менеджерских и неменеджерских работ. При этом видно, что неменеджерские работы являются более конкурентоспособными.

Сравниваются только базовые должностные оклады. При наличии сведений о совокупных компенсационных пакетах можно сравнивать и их.

Как интерпретировать результаты этого анализа? Как определить конкурентоспособность наших зарплат? Для правильного ответа на эти вопросы следует внимательно рассмотреть полученные данные с точки зрения следующих факторов:

• Внутренней структуры оплаты компании. Например, индекс рынка в 81% может быть приемлемым для топ-менеджерской должности, занимаемой одним работником со шкалой, протяженностью в 60%. Та же цифра может указывать на потенциальную проблему в случае с неменеджерской должностью, занимаемой многими работниками, со шкалой, протяженностью в 40%.
• Природы работы (должности). Некоторые работы являются “входными” (начальными). Через них работники проходят быстро. То есть задержка на таких должностях недолгая и текучесть большая. Приходя на такую должность, работник обычно получает минимальную или низкую для данного уровня зарплату. Поэтому такая работа будет иметь низкий индекс рынка. Ситуация понятна и приемлема. Особенно если предполагается, что компания может привлечь достаточное количество квалифицированных кандидатов.
• Подхода к оценке работ. Если компания использует “рыночное оценивание и сортировку”, то работа (должность) с высоким или низким рыночным индексом может быть просто переведена в другой уровень в зависимости от результатов анализа рынка. Однако если компания использует “факторную” систему оценивания, должности с очень высоким или очень низким рыночным индексом просто “обводят красным или зеленым цветом”, чтобы сохранить целостность внутренней структуры оплаты.
• Количества работников в должности. Обычно должности с большим количеством работников имеют нормальное распределение оплаты и, следовательно, тенденцию быть ближе к сводному рыночному показателю. Поэтому, например, должность торгового представителя со сводным индексом рынка в 83% может быть предметом беспокойства для компании, нежели должность старшего бухгалтера, занимаемая одним работником, с тем же самым рыночным индексом.
• Особенностей работников. Такие показатели как образование, навыки, способности, время пребывания в должности и производительность труда тоже нужно рассматривать при сравнении данных рынка со структурой оплаты в компании. Целесообразно и желательно платить работникам выше или ниже рынка в зависимости от этих факторов.
• Точности содержащихся в обзоре статистических данных. На точность сводного рыночного индекса для данной работы оказывают влияние различные факторы: размер выборки, особенности участников, методология сбора и анализа информации, процедуры сравнения работ с описаниями в обзоре. Несмотря на всю тщательность и обстоятельность в работе с опубликованными цифрами, невозможно получить некое абсолютно точное рыночное значение для данной должности. Такого просто не существует. Как правило, если мы имеем дело с хорошим обзором, содержащаяся в нем информация точна в пределах плюс/минус 5%. Следовательно, рыночный индекс, колеблющийся в пределах от, скажем, 95 до 105 процентов, можно считать вполне конкурентоспособным.

Учитывая все эти обстоятельства, следует решить, является ли объяснимым и приемлемым обнаруженное отклонение от рынка. В некоторых случаях такое расхождение не удается объяснить в свете рассмотренных факторов. Тогда целесообразно проверить источники содержащихся в обзоре данных и качество сравнения работ. Если после проведенной проверки отклонение от рынка остается большим, нужно принять решение по приведению текущей оплаты в соответствие с рынком.

В предыдущем примере оклад директора по производству имеет индекс рынка в 123%. Предположим, что протяженность шкалы оплаты для директорского уровня равна 60%, и что данный работник работает с неизменно высокой эффективностью в течение 10 лет (весь период пребывания в этой должности). Тогда рыночный индекс в 123% является вполне приемлемым и ничего предпринимать не следует.

Построение конкурентоспособной линии оплаты и соответствующей ей зарплатной структуры

Рассмотрим три подхода к построению структуры оплаты:

• Применение значения “консенсуса рынка” для каждого уровня работ в качестве мидпойнта для внутр. структуры оплаты.
• Использование концепции “текущего/будущего значения” для расчета мидпойнтов.
• Использование “регрессионного анализа” для расчета мидпойнтов.

“Подготовка к использованию данных рынка для построения внутренней зарплатной структуры” показывает информацию, необходимую для решения этой задачи во всех трех примерах. При этом предполагается, что отнесение работ к тому или иному уровню определяется оценкой их содержания, а не только рыночными значениями.

1) Применение значения “консенсуса рынка” для каждого уровня работ в качестве мидпойнта для внутренней структуры оплаты. В первом примере простое среднее значение или консенсус сводных рыночных индексов для каждого уровня используется в качестве мидпойнта зарплатной структуры.

Внутренняя структура оплаты, созданная с помощью данного метода, может заключать в себе административную проблему: из-за 20% разницы между серединами шкал 2 и 3 уровней повышение работника будет весьма дорогостоящим мероприятием. Если принять условие, что протяженность шкал 2 и 3 уровней составляет 40%, то для достижения минимума шкалы 3 уровня оклад работника должен быть выше мидпойнта 2 уровня. Равным образом, 6% разница между серединами шкал 3 и 4 уровней чревата проблемой “компрессии”.

1) Использование концепции “текущего/будущего значения” для расчета мидпойнтов. Разработка внутренней структуры оплаты с мидпойнтами, прирастающими согласно закону геометрической прогрессии, может помочь избежать административной проблемы, рассмотренной выше. Этот простой, но эффективный способ использует концепцию “текущего/будущего значения” для создания структуры с одинаковым расстоянием между мидпойнтами.

Формула для расчета “текущего/будущего значения”:

FV = PV x (1 + I)ⁿ, где

FV = “будущее значение” или мидпойнт шкалы 6 уровня (самого высокого). В данном случае 43,375 р.

PV = “текущее значение” или мидпойнт шкалы 1 уровня (самого низкого). В данном случае 22,550 р

I = неизвестное пока расстояние между мидпойнтами.

N = количество интервалов (расстояний) между мидпойнтами. В данном случае 5 (на один меньше, чем количество уровней в структуре).

Подставив значения в формулу, получим:

43,375 p. = 22,550 p. x (1 + I)⁵

43,375 p: 22,550 p. = (1 + I)⁵

1,924 = (1 + I)⁵

(1,924)^1/5 = 1 + I

1.1398 = 1 + I

I = 0,1398 или 13,98%

Применение “прирастающего значения” 0.1398 (или 13.98%) позволяет построить зарплатную структуру с мидпойнтами, показанными в рассмотренном примере. Значения мидпойнтов для каждого уровня были получены путем умножения первого известного и каждого следующего мидпойнта на 1.13977 (небольшие отклонения в расчетах могут быть вызваны округлениями). Благодаря применению рассмотренного подхода, можно быть уверенным в том, что мидпойнтом шкалы 6 уровня будет 43,375 р.

Корректировка действующей зарплатной структуры

До сих пор подходы к анализу зарплатной статистики рассматривались с точки зрения создания новой зарплатной структуры. Однако эти подходы пригодны для обновления и поддержания конкурентоспособности уже существующей структуры. Большинство организаций проверяют конкурентоспособность своих заплат раз в год. Как и в случае с созданием новой структуры оплаты, цель здесь состоит в том, чтобы держать мидпойнты существующих шкал на уровне избранных рыночных показателей и придерживаться той линии оплаты, которая соответствует компенсационной политике.

Лучший способ решить эту задачу – использовать те же принципы, которые применяются для создания новой зарплатной структуры. Каждый год собираются “свежие” показатели рынка для базовых работ, и создается новая структура, независимо от существующей. С административной точки зрения, такой подход требует много времени. Однако в результате создается структура, которая наиболее эффективно отражает компенсационную философию и политику компании.

Другой подход к корректировке структур, имеющий существенные ограничения, состоит в том, чтобы извлечь из обзоров данные о планируемых изменениях зарплат. Например, если обзор предсказывает 3% корректировку для менеджерских зарплат в некоей отрасли, то этот показатель используется для корректировки существующей структуры. То есть шкала каждого уровня увеличивается на 3%. Этот подход учитывает лишь средние изменения структур оплаты участвующих в обзоре компаний, но не изменения рыночных показателей для отдельных базовых работ. Следовательно, этот подход не гарантирует соответствие мидпойнтов структуры изменениям на рынке.

[1] Логарифмическая функция инвертирует логарифмическое значение. Оно эквивалентно значению 10 в степени. Эти расчеты могут быть выполнены с помощью карманных калькуляторов.

[2] Оклад 175,428 руб. – это средняя арифметическая годового базового оклада вице-президента по маркетингу в компании с годовым оборотом в 2.5 млн. руб.