關于員工工資統計分析工作發展的思考

摘 要：對于企業來講，員工工資統計分析工作非常重要，其不僅關系到企業成本控制的精準度，還會對員工滿意度與激勵機制的有效性帶來直接的影響。通過科學統計與分析，企業能評估薪酬結構合理性，同時為制定薪酬調整策略、優化人力資源配置提供數據支持。為了更好地開展員工工資統計分析工作，以某科研院所工資統計分析工作為研究對象，立足于員工個體、部門負責人、高層管理者以及工資管理人員的不同視角，思考對員工工資的統計分析需求，探討統計分析工作的未來發展方向，并結合管理的數字化轉型背景提出了相關建議。

關鍵詞：工資管理 統計分析 定性分析 定量分析

中圖分類號：F222.32" 文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2025）02-271-02

一、現狀及需求分析

（一）工資體系的構成及其管理現狀

單位員工工資總額一般實行崗位績效工資體系，主要由固定工資、各項津貼補貼、績效工資以及各專項獎懲構成。其中，績效工資在員工工資總額中一般占有較大比重。

固定工資，標準根據員工本人任職資格等級、工作年限以及年度綜合考核等因素綜合確定。各項津貼補貼，標準由員工崗位職責、性質等因素綜合確定。兩者均按月計發，在一段時間內保持相對穩定，同類群體間水平基本一致，員工個體間基本不具有比較意義。

專項獎懲，由各業務主管部門根據各專項業務的完成情況，視情申請一定數額的獎懲，并在本專項業務相關的群體范圍內進行發放，屬于偶發性活動，員工個體間不具有比較意義。

績效工資，由當期單位投入的工資總額、所屬部門的考核結果、所參與項目的考核結果、員工本人在部門內的考核結果乃至其在部門內承擔的兼職或臨時性任務等多方面因素共同影響、確定。相比于固定工資及各項津補貼，績效工資數額的確定具有更大的靈活度，使得處于同類群體的不同個體間存在一定程度的差異，或者說處于不同群體的同批次個體間具有一定程度的可比性，員工個體或群體間的比較意義即由此產生，同時也使員工個體、部門負責人以及高層管理者對于績效工資的關注度明顯高于其他薪資項目。關注的核心內容既包括績效工資的具體數額，也包括該數額在同類群體中的相對水平。此外，隨著工作任務量的不斷增長，組織、個人對于績效工資的期望值也在不斷增長[1]。因此，績效工資的分配結果與各影響因素匹配與否，對于績效工資激勵效果能否有效發揮起著至關重要的作用。匹配效果的優劣主要受部門負責人對績效工資的認知和把控水平以及工資管理人員對于績效工資的監督和管理水平等方面影響。所以，員工工資的統計分析應以績效工資為主要研究對象。

（二）工資統計分析工作現狀

1.認知相對缺失。現階段常規的工資統計分析工作所面向的服務對象是本單位以外的其他主體，所產生的統計分析結果并未服務于單位本身。這一情況的出現，比照一般的質量管理甚至于控制理論來看，明顯與“閉環管理”理念不相符，也不利于本單位工資管理水平的發展。造成這一情況的原因，源于工資管理人員的慣性思維，即“按期完成上級或外部需求方交辦的相對固化的統計分析需求，即可視作統計分析工作的終止”。究其根本，在于工資管理人員對服務對象認知范圍的“缺失”。

2.方法相對匱乏。現階段工資的統計分析工作，多以描述性統計為主，并通常搭配性給出定性化的分析結論。該種統計輸出的載體以固定格式的統計報表為主，統計的邏輯以簡單的累計求和、條件計數和條件均值為主，傳遞的信息以全局性、整體性、概括性特征為主，主要適用于包含個體數量較大的群體性特征提取。

以某一群體工資水平評估為例，最常用的評估依據是群體內所有個體工資“平均值”的數值大小。具體實現獲取的方法是通過調整篩選條件來劃定人員統計范圍，進而獲得選定群體工資水平的平均值，最后以該平均值作為依據對目標群體工資水平進行評估。看似簡單高效的方法，實際潛藏著很多問題。因為構成不同群體的個體間的差異（如，年齡構成）的影響沒有被考慮到，導致統計結果不具有理想的參考價值。而且，當用于劃定統計范圍的篩選條件逐步增多時（如片區、部門、專業、等級、年齡等），可供統計的個體數量會急劇減少，導致群體內工資平均值的可參考性不斷降低。尤其當群體內個體數量過少，導致個體特征對群體水平的影響無法忽略不計時，則平均值的比較方法可視為徹底失效。然而由于專業統計分析工具及方法的匱乏，基于“平均值”的簡略性判斷在工資水平統計分析工作中長期處于主導地位，甚至是唯一方法。統計分析方法的匱乏，無法支撐工資管理能力的提升。

3.平臺相對落后。長期以來，數據的統計分析仍然以Excel為主。盡管它具備靈活的數據處理功能，能夠支撐多種常見統計分析需求，但受限于產品屬性定位，它無法支撐百萬量級數據的存儲以及復雜統計分析模型的穩定運行[2-3]。因此，工資的統計分析必定要脫離Excel平臺，轉為專業的數據存儲和統計分析軟件，并最終擴展至大型信息交互平臺。

4.小結。工資的本質是定量的數字，能夠用于定量計算。然而，現階段統計分析的結果多是簡略的均值數據和相對籠統的定性分析。基于文字的定性結論只能用于對某一狀態“點”的描述，無法支撐多狀態“點”間的比較。分析的結果不具有繼承性，無法支撐一段時間內的連續比較，也自然無法作為知識實現有效傳承。所以，要想實現工資管理水平的有效提升，基于專業模型、工具、軟件的定量統計分析，是必由之路。定量與定性的矛盾如果不解決，工資的管理水平必然無法提升。

（三）總結

綜上，盡管員工的工資體系由諸多工資項目構成，但在多種因素的共同影響下，績效工資成為了員工個體、部門負責人、高層管理者的關注重點，因此，也就具有更高的分析價值與更大的管控意義。所以，對于績效工資的準確分析與有效管控是確保工資體系長期穩定運行、持續發展的必要手段。

分析過程不應拘泥于“經驗性”方法，而應積極探索引入先進的數字技術，并以數字技術為載體，將工具、方法固化其中，借助信息化優勢，將分析和管控標準、規范進行長期、穩定的保持和優化發展，為工資管理的優化提供有效支撐，進而使工資總額持續發揮出高水平的激勵效果。

二、發展方向

員工工資數額的確定，是多重影響因素共同作用、相互耦合的結果。定量分析是對工資水平和各部門內部工資分配策略精準認知的必要條件。因此，引入高階數學模型對分配過程進行解耦，實現對冗余信息的剝離與核心信息的銳化，是解決工資統計分析過程中定性與定量矛盾的必由之路。而矛盾的全方位解決，需要的不僅是一套能夠實現潛藏信息定量化挖掘的統計分析模型，更是一個能夠實現工資管理人員與各部門負責人間基于數據可視化的信息交互平臺[4-5]。

（一）統計分析模型

工資統計分析的服務對象不只于工資管理人員本身，還應包括部門負責人以及高層管理者。后兩者往往是分析結果的直接受眾、管理改進的實施主體，甚至是工資管理優化方案的決策主體。因此，定量研究的結果應具備較高的可讀性以及可視化程度，以確保分析結果以及優化建議能夠清晰、有效地傳遞給信息受眾。

面對海量數據中所無法通過低階數學模型提取的潛藏信息，工資管理人員需要在社會科學的定量化研究領域不斷探索先進理念、挖掘先進案例，以管理的數字化轉型為契機，引入定量化分析理念以及高階數學模型，實現對現有工資數據、人員信息與管理運維信息的相關性分析，將工資分配策略向數字化、可視化轉變，進而實現對管理文化的監測與管控。

未來，與不斷深入、發展的管理需求相適應、相匹配的，應是統計分析模型的體系化發展，并形成與工資管理體系相適應的統計分析模型庫，對多層面、多角度管理需求提供支撐。

（二）信息交互平臺

工資統計分析結果，應以直觀、可視化形式向部門負責人以及高層管理者進行展示。同時，各受眾群體應能在信息展示界面實現與工資管理人員的信息交互。并且，所交互過程信息應能夠與部門管理權限相綁定，以便于部門負責人的后續繼任者能夠完整讀取過往信息，以確保分配政策的改進、優化有據可循。

考慮到工資統計分析所涉及數據往往跨越多個考核分配周期甚至多個年度，數據總量達到甚至超過百萬量級。其海量數據的存儲與計算，必須由信息化部門提供專業化支撐。甚至與數據中心實現互聯，以大幅提升統計分析能力。

三、能力保障措施

除去技術的應用和發展需求，人的因素也同樣不可忽略。隨著“機械化換人”理念的提出，人員的流動性日趨增強。這不僅會導致未來的工資管理人員沒有足夠的時間和精力去繼承和體會關于統計分析的“寶貴經驗”，甚至可能因為工資管理人員業務能力、理解能力的差異使“經驗”的傳承發生失真甚至畸變。所以，應該在嘗試引入先進技術的同時，同步開展工資管理人員統計、分析以及數據解讀相關課程的培訓，確保該項工作能夠脫離某一特定工資管理人員后仍能長期、穩定的運行下去。

（一）理念、文化培育

工具、方法效能的發揮離不開邏輯的理解和理念的認同。因此，部門負責人以及高層管理者應具備對統計分析結果的初步理解能力，以確保“數字化管理提升”擁有良好的生存土壤。

（二）能力、規模匹配

數學模型的發掘、引入以及優化改進，不僅需要一定的數學建模、數據庫開發、軟件編程等專業知識背景作為支撐，更需要工資管理人員對業務本身有足夠深刻的理解，以便于在信息化系統建設過程中能夠準確傳遞業務需求，提高系統建設效率，提高成果物與需求的符合程度。而且，如果工資管理人員能夠在向信息化部門提出系統建設需求前對需求本身加以驗證，則無疑將大大提高信息化的實現進程和成果物與需求的符合程度。

待系統進入常規運行階段，工資管理人員需要在每個考核分配周期結束后對所有部門進行逐一分析與診斷，并視情向各部門負責人給出管控建議——這是一項極具挑戰的工作。在統計結果的判讀和管控建議的輸出過程中，工資管理人員需要頻繁調用各類型同比、環比數據，以識別出具有普遍性和特殊性的現象與問題，并盡量使用規范、易懂的語言進行表述。而高度規范化的語言能夠為后續規律性特征的提取奠定良好基礎。因此，需要與之相匹配的人員規模支撐大量的統計分析以及信息輸出工作，以確保該項工作的長期有效運行。

數據的整合清洗、質量評估、過程計算、結果解讀、模型優化等工作都對工資管理人員能力水平和知識儲備提出了較高需求。該種需求一般無法簡單通過人員的招聘配置予以滿足，更是需要課程體系的助力支撐予以協助配合。

結合“機械化換人”要求以及多人協同辦公要求，相對成熟的統計分析方法以及規范化表述內容應以標準、規范等形式加以固化。再綜合考慮統計分析所需的技術知識儲備要求，一整套專業知識課程需要予以同步開發。而且，成套、成型的課程體系，不僅有助于統計分析工作質量的穩定，更有助于與其他同類業務技術交流材料的質量實現同步、互助提高。

四、關于前景的預估

技術與管理是相互統一、互為促進的。在人工智能技術領域，人們已經能夠通過多傳感器信息融合以及神經網絡、機器學習等大數據應用技術構成的“專家系統”實現對復雜病癥的診斷與管理。相比之下，工資管理人員更應該盡早、盡快擁抱數字技術、信息技術領域的各種新興變革，從新的途徑探索實現管理提升。

參考文獻：

[1] 孔丹.事業單位績效工資體系的財務和統計管理探析[J].財訊，2023（13）：111-113.

[2] 賀梅，王燕梅.制造業企業數字化轉型如何影響員工工資[J]. 財貿經濟，2023，44（04）：123-139.

[3] 邱雨馨.工資核算管理系統的設計與實現[D].西安電子科技大學，2020.

[4] 崔秀麗.會計集中核算中的工資核算管理措施[J].中國集體經濟，2020（19）：145-146.

[5] Mariia A B.企業員工工資核算和分析[D].天津科技大學， 2019.

[作者簡介：馬雙（1985—），男，漢族，遼寧省阜新市人，碩士，高級經濟師，研究方向：薪酬績效管理與統計分析;王亮（1983—），男，漢族，河北唐縣人，碩士，高級工程師，研究方向：薪酬管理。]

（責編：趙毅）