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作者：行走的帆

來(lái)源：行走的帆（ID：sailing-fan）

3月4日，谷歌在公司內(nèi)部博客上（www.blog.google）發(fā)布了一個(gè)消息，后來(lái)迅速被美國(guó)的各大財(cái)經(jīng)媒體轉(zhuǎn)載。

消息中披露了谷歌在內(nèi)部薪酬數(shù)據(jù)分析中發(fā)現(xiàn)：在軟件工程師這個(gè)職位序列上，公司存在給女員工支付的薪水高于男員工的現(xiàn)象。

很多公司都存在薪酬的性別差異現(xiàn)象，嚴(yán)重的甚至被稱(chēng)作“性別歧視”，一般都表現(xiàn)在給男員工的薪水高于給女員工，比如曾經(jīng)在BBC廣播公司發(fā)生的薪酬歧視（BBC中國(guó)區(qū)最好的女編輯因?yàn)檫@個(gè)辭職了），而這次谷歌的情況正好是倒過(guò)來(lái)了，女員工薪水高于男員工。

不過(guò)，谷歌的做法倒也坦蕩，不但把這個(gè)分析結(jié)果公布出來(lái)，而且還迅速采取了補(bǔ)救措施：

公司一共為10677名薪酬被低估的員工額外支付了970萬(wàn)美元作為補(bǔ)救。

公告中并沒(méi)有披露這部分收到補(bǔ)償金的員工男女比例是多少。

讓我比較感興趣的是，谷歌在博客上公布的一份文件，其中解釋了公司的年度調(diào)薪流程以及薪酬分析方法。

通過(guò)閱讀這份文件，我們大致可以了解像谷歌這樣的領(lǐng)先公司是如何來(lái)做常規(guī)薪酬管理的。

年度調(diào)薪

和大部分跨國(guó)公司類(lèi)似，谷歌的調(diào)薪流程分為以下幾步：

第一步，薪酬建議

首先，薪酬團(tuán)隊(duì)用算法建立一個(gè)模型，把員工的個(gè)人績(jī)效、辦公地點(diǎn)和職位等因素都考慮進(jìn)來(lái)，以此來(lái)計(jì)算員工的具體調(diào)薪額。用“算法”一詞更高大上，實(shí)際上大多數(shù)公司采用的就是一個(gè)調(diào)薪矩陣，橫軸和縱軸分別是員工的績(jī)效和現(xiàn)有薪酬比率，然后在矩陣中列出具體的調(diào)薪數(shù)字。

這個(gè)矩陣是如何生成的，我之前的一篇公眾號(hào)文章中有詳細(xì)介紹，具體請(qǐng)見(jiàn)：如何快速簡(jiǎn)單地設(shè)計(jì)調(diào)薪矩陣？

第二步，經(jīng)理建議

經(jīng)理們會(huì)拿到一筆額外的可支配預(yù)算，可在前述建議調(diào)薪比例的基礎(chǔ)上給員工做再次調(diào)整。如果經(jīng)理們的調(diào)整導(dǎo)致員工的最后調(diào)薪比例與公司建議比例不同，他們必須提供詳細(xì)說(shuō)明。

這里會(huì)有一些公司的做法稍有不同：谷歌并沒(méi)有介紹這筆額外預(yù)算是整個(gè)調(diào)薪流程以外的預(yù)算，還是只是在調(diào)薪預(yù)算中單獨(dú)撥離出來(lái)的。在現(xiàn)實(shí)操作中，大部分公司采取的是后一種做法。

第三步，上一級(jí)經(jīng)理審核

任何一級(jí)經(jīng)理在調(diào)整完下一級(jí)員工薪資之后，薪酬數(shù)據(jù)都會(huì)上升到下一級(jí)經(jīng)理再審核，直至公司CEO。這樣做的主要目標(biāo)是確保調(diào)薪的合理、公平、公正。

第四步，HR和薪酬團(tuán)隊(duì)審核

業(yè)務(wù)經(jīng)理們的調(diào)薪工作完成后，HR和薪酬團(tuán)隊(duì)會(huì)匯總?cè)繑?shù)據(jù)，在全公司范圍內(nèi)，對(duì)經(jīng)理們做的調(diào)薪建議再做一輪審核。

第五步，薪酬分析

在調(diào)薪正式生效前，谷歌還有一步，就是做薪酬分析：確保所有做同樣崗位、擁有同樣績(jī)效的人之間的薪酬水平是公平且具有可比性的。

這一步正是很多公司缺乏的。大多數(shù)公司并沒(méi)有像谷歌的人力資源部門(mén)一樣，擁有一支強(qiáng)大的分析團(tuán)隊(duì)。這個(gè)部門(mén)的成員除了HR背景之外，大都還有數(shù)據(jù)分析或統(tǒng)計(jì)學(xué)背景。他們的工作意義在于可以幫助公司基于數(shù)據(jù)決策，文章前面提到的疑似“薪酬性別歧視”，也是在這一步被發(fā)現(xiàn)出來(lái)的。

谷歌的數(shù)據(jù)分析部門(mén)的工作套路，可以參考我之前的一篇文章：谷歌是如何應(yīng)用數(shù)據(jù)分析來(lái)驅(qū)動(dòng)人力決策的？

薪酬分析

那么，谷歌在分析中到底是用了什么方法來(lái)發(fā)現(xiàn)男女軟件工程師之間存在的薪酬差異呢？文件中提到，使用的是OLS回歸法，但是文中并沒(méi)有具體介紹是如何做回歸分析的。

OLS是英文Ordinary Least Squares的縮寫(xiě)，翻譯過(guò)來(lái)就是最小二乘法，是回歸分析的一個(gè)基本原則。

這個(gè)詞聽(tīng)上去有點(diǎn)晦澀，因?yàn)樗墙y(tǒng)計(jì)分析中的一個(gè)術(shù)語(yǔ)。聽(tīng)不懂也沒(méi)關(guān)系，我用普通人聽(tīng)得懂的語(yǔ)言，用一個(gè)最簡(jiǎn)單的例子來(lái)解釋一下。

首先，什么是回歸分析（Regression）？簡(jiǎn)單說(shuō)就是為一組數(shù)據(jù)找到一個(gè)方程式，在因變量（y）和自變量（x）之間建立關(guān)系。

首先我們來(lái)看一組簡(jiǎn)單的薪酬數(shù)據(jù)

假設(shè)這里所有員工職位等級(jí)都相同。

從數(shù)據(jù)上一眼看過(guò)去，很容易得出女員工薪酬高于男員工的結(jié)論。但是，現(xiàn)在你并不能過(guò)早就得出此結(jié)論。

為什么呢？因?yàn)樾匠瓯澈筮€有其他的決定因素，比如一個(gè)人的工作年限、入職年限、績(jī)效等等，只有把這些因素綜合到一起綜合考慮時(shí)，這些數(shù)字之間的比較才有意義。

回歸分析的意義就在于在這些因素之間建立關(guān)系。

現(xiàn)在假設(shè)我們給薪酬（y）添加兩個(gè)因素，分別為“性別”（x1）和“司齡”（x2），數(shù)據(jù)就成了這個(gè)樣子：

（注：在“性別”一列，男女分別取值1和0，目的是為了更好地做量化分析）

基于此，我們就可以簡(jiǎn)單地做一個(gè)谷歌所說(shuō)的OLS回歸分析，用初中數(shù)學(xué)的話(huà)來(lái)說(shuō)，我們可以根據(jù)建立一個(gè)方程式，找出x和y之間的關(guān)系。這個(gè)方程式應(yīng)該長(zhǎng)得像這樣：

薪酬（y）= 系數(shù)1 x1（司齡）* 系數(shù)2 x2（性別）* 系數(shù)3

輸入全部數(shù)據(jù)，用Excel可以導(dǎo)出回歸公式：

薪酬 = 22500 司齡 * 1000 性別 * （-1.86E-13）

分別將每個(gè)員工的司齡和性別（1或0）取值代入上面公式就可以得出他們的薪酬水平。

（-1.86E-13）在Excel中是按科學(xué)計(jì)數(shù)法顯示出來(lái)的，是一個(gè)無(wú)限趨近于0的數(shù)字，幾乎可以忽略不計(jì)。

換句話(huà)說(shuō)，上面這個(gè)公式中，性別取值多少對(duì)薪酬幾乎沒(méi)有任何影響，也即說(shuō)：在這組數(shù)據(jù)中并不存在性別歧視的問(wèn)題。

當(dāng)然，在谷歌的實(shí)際案例中，數(shù)據(jù)量更大（上萬(wàn)名員工），實(shí)際用到的變量也更多更復(fù)雜，不光包括性別和司齡，還會(huì)考慮進(jìn)來(lái)更多的因素，比如員工地址、部門(mén)、績(jī)效，等等。不管怎樣，分析的方法和原則都是和本文中的這個(gè)簡(jiǎn)單案例是一致的。

正是因?yàn)橛辛艘陨戏治?，谷歌就做到了用?shù)據(jù)說(shuō)話(huà)，判斷其付薪是否存在性別差異。