HR-Journal.ru :: Обзор зарплат – ложь или статистика?
закрыть Х
Мы в соцсетях

Во всех наших группах мы делимся интересными постами, шутим и раздаём прочие вкусности ;)

Добро пожаловать!!!

Логин:

Пароль:

Регистрация
Забыли пароль?

Обзор зарплат – ложь или статистика?

© 17.02.2004
Беседу вел Влад Ольховский, HR-Journal

Говорят: «Есть ложь, есть грубая ложь и есть статистика». В то же время, статистические методы – основной инструмент исследований рынков, в том числе и кадрового. В начале февраля 2004 года КЦ «Дианакс» анонсировал выход специализированного исследования рынка труда по сегменту «продажи». Этим мы и воспользуемся, попытавшись найти ответ на вопрос, вынесенный в заголовок. Наш собеседник – Галина Андреева, руководитель группы кадровых исследований КЦ «Дианакс»

- Галина, скажите, какой вообще смысл в зарплатных исследованиях? Ведь все, что там написано, можно найти самостоятельно, например, на сайтах по трудоустройству?

- Обзор зарплат – такое же маркетинговое исследование, как, скажем, исследование емкости рынка асфальтоукладчиков. Поэтому, если говорить «вообще», то смысл в этих исследованиях примерно один и тот же – действуя на том или ином рынке, нужно собирать об этом рынке максимум информации. Что же касается самостоятельного поиска, то тут не все так просто. Для составления адекватной картины недостаточно просто посмотреть статистику сайта Rabota.ru или Job.ru. Далеко не каждый работодатель публикует там реальную информацию, кроме того, ряд параметров вообще не находят отражения в объявлениях. То же самое касается «автоматической аналитики» этих сайтов – поле «Зарплата» каждый работодатель трактует по-своему, кто-то вносит туда окладную часть дохода, кто-то суммарную, сервер все это складывает, делит и предлагает в качестве среднего итога. Понятно, что эффективно использовать такие данные очень сложно. Поэтому сбор информации – это очень большой и трудоемкий процесс, если Вас, конечно интересует достоверная информация. То же самое касается обработки. Просто «прикинуть»: «Ну, процентов двадцать работодателей платят долларов по пятьсот, а по шестьсот, уже, наверное, процентов сорок...» конечно можно, но никакого отношения такие «прикидки» к реальности не имеют. При обработке данных используются методы математической статистики, позволяющие получить результаты достаточно высокой степени достоверности.

- То есть, самостоятельно собрать информацию о рынке невозможно?

- Отчего же? Все зависит от того, какого рода информация требуется. Если весь вопрос в том, сколько платить главному бухгалтеру, то никакие сложные исследования тут не нужны. Вы просто смотрите на те объявления, которые размещают другие работодатели, даете несколько вариантов своих, с разными зарплатами, а потом ведете переговоры с подходящим кандидатом. В итоге достигается некий компромисс между тем, чего хочет он и тем, что можете предложить вы. Вот и все, исследования тут не при чем. То же самое касается ситуации, когда нет необходимости в точных данных. Точность «плюс-минус километр» может быть достаточной для принятия простых решений. Но если речь идет о принятии решений стратегических, требования к точности и достоверности исследования неизмеримо выше. Для того же, чтобы провести полноценное исследование требуется большое количество ресурсов – человеческих и временных, поэтому обычно проще пользоваться услугами сторонних организаций.

- А какие стратегические решения можно принять на основе обзора зарплат?

- Самый главный итог зарплатного исследования – оценка существующей системы финансовой мотивации в компании. Рассмотрев картину по рынку, можно найти в ней свое место и решить, насколько это место вас устраивает. Исследование помогает понять причины текучести кадров, объяснить сложности с подбором требуемых специалистов, выстроить финансовые схемы, привлекательные для специалистов, работающих в конкурирующих организациях.

- Но, принимая стратегическое решение, руководитель должен быть уверен в достоверности данных. При этом, данные приводимые в различных обзорах часто разнятся, причем порой существенно. Как это возможно?

- Результаты, получаемые в обзорах, зависят от нескольких факторов. Первый фактор – выборка, на которой построено исследование. Понятно, что если в одну выборку попали преимущественно иностранные компании, а в другую – отечественные, то в итоге мы получим два различных результата. Есть два подхода к формированию выборок: в первом случае используется статистический подход, осуществляется максимально широкий охват рынка, во втором – исследовательская группа опирается на данные, собранные в процессе другой деятельности, например, кадровые агентства могут использовать сведения, полученные от своих клиентов. Но, при последнем подходе, получаются результаты, которые отражают ситуацию того сегмента компаний, с которыми работает конкретное кадровое агентство. То есть, в обзоре «дорогого» кадрового агентства средние зарплаты по рынку будут существенно выше, чем у «дешевого». Полученные результаты, таким образом, будут репрезентативны только для компаний, входящих в четко очерченный сегмент. Соответственно, для получения практически ценной информации по той или иной группе позиций по всему рынку целесообразнее использовать данные по «статистическим» выборкам, а данными, полученными в процессе рекрутинговой деятельности, пользоваться лишь как одной из составных частей всей собранной информации.

Второй определяющий фактор – используемые процедуры обработки данных. Не всегда получаемые данные обрабатываются корректно. Наиболее распространенной ошибкой бывает объединение нескольких выборок с разными характеристиками в одну общую выборку. Например, исследуя некую позицию вы обнаруживаете, что построенный график распределения данных имеет не одну, а две вершины – одна в рамках интервала дохода от 200 до 800, другая – от 1000 до 1500. Между 800 и 1000 – резкий спад. Это означает, что существует два вида условий, определяющих уровень зарплаты рассматриваемого специалиста. И дальше мы можем либо описать каждое из условий отдельно (например, в первый интервал попали зарплаты отечественных компаний, а во второй – иностранных), либо «все сложить и поделить». Понятно, что во втором случае получается «средняя температура по больнице». Но, к сожалению, такой вариант встречается достаточно часто. Встречаются и многие другие ошибки обработки и анализа данных. Главная их причина – несоблюдение норм и принципов математической статистики для социальных исследований.

Третьим фактором, влияющим на представленные данные, являются цели, которые преследует исследовательская группа. Пример с другого рынка: риэлтерские компании регулярно освещают в СМИ уровень цен на жилье (продажа, аренда). При этом уровень, обозначаемый в таких публикациях как средний, часто средним не является, имеет тенденции к завышению. Что и понятно – чем выше стоимость жилья, тем больше прибыль агентства. Таким образом, подобные обзоры не столько описывают рынок, сколько формируют его. Аналогичная ситуация встречается и на кадровом рынке.

- Среди предлагаемых обзоров рынка труда существует довольно большая разница в объемах. Правда ли, что «толстое» исследование лучше «тонкого»?

- Разумеется, дело не в толщине. Практическая ценность конкретного исследования определяется достоверностью, репрезентативностью и степенью детализации полученных данных. Если все, что мы можем прочитать в обзоре – специалист такой-то, «вилка» по зарплате от 200 до 800 долларов – то как, интересно, можно это применить? Ведь понятно, что разница между первой и второй цифрой от чего-то зависит. И вот это «от чего-то» и есть самое интересное! Хороший обзор содержит не только «вилку» но и описание условий, определяющих полученный разброс. Например, там может быть указано, что зарплаты 200-400 получают специалисты без опыта работы, но с потенциалом, 400-600 с опытом работы 1-2 года, 600-800 – с опытом работы 2-3 года в профильной отрасли. И так далее, по требованиям к каждой зарплатной группе. Понятно, что чем подробнее отчет, тем он в итоге объемнее. Но объем, это, скорее, косвенный показатель. Например, объем нашего обзора – более 100 страниц. Большой это обзор или маленький? По сравнению с обзорами, рассматривающими весь рынок труда и имеющими объем от 40 до 300 страниц – средний. Но у нас рассматривается узкий сегмент кадрового рынка – только продажи и только Москва – а для такого сегмента, это, наверное, самое полное и подробное исследование. То есть, все зависит не от абсолютного объема отчета, а от того, насколько подробно разработан исследуемый участок рынка.

- Кстати, а почему вы сделали именно узкое исследование, а не обзор рынка в целом?

- Ответ простой. Продажи – самый «темный» сегмент кадрового рынка. Тут используются наиболее сложные схемы финансовой мотивации, количество факторов, влияющих на цену специалиста, больше чем в других сегментах. При этом, специалисты по продажам – «кормильцы бизнеса», отдел продаж часто является центральным подразделением торговых компаний. Существующие обзоры, на наш взгляд, не дают достаточно подробной информации по использующимся в сфере продаж финансовым схемам, поэтому мы и провели свое исследование.

- А насколько, на ваш взгляд, оправданы «общие» обзоры – рынка в целом ли, сферы ли продаж, ведь есть конкретные отрасли, со своей спецификой, может быть имеет смысл исследовать не «кадровый рынок вообще», а делать, скажем, «Обзор зарплат в сфере производства и продажи мебели» и т.д.?

- Дело в том, что есть уникальные специальности и специальности универсальные. Конечно, рассуждать, что «технолог получает столько-то», совершенно невозможно, поскольку нет профессии технолога вообще, и для каждой отрасли условия будут различны. Точно так же неправильно было бы рассматривать позицию «дизайнер», поскольку специальности, например, дизайнера по интерьеру и дизайнера-верстальщика друг на друга не похожи. Но большинство специалистов могут менять сферы приложения своих профессиональных способностей довольно свободно и общий обзор становится не только возможен, но и необходим, поскольку кадровая конкуренция происходит не только между компаниями одного рынка, но и между всеми компаниями, использующими труд подобных специалистов. Так для позиции «бухгалтер» необходимо брать данные по всему рынку с разбивкой на торговые, производственные, торгово-производственные компании и оценивать также частоту требования профильного опыта. То же самое со специалистами сферы продаж, управленцами и т.д., то есть специальностями, где основу профессионального успеха составляет знание профессиональной, а не предметной сферы. Таким образом, если нужно сориентироваться в финансовых условиях по универсальной позиции, то имеет смысл обращаться к универсальным обзорам. Если же стоит задача построения либо изменения мотивационной схемы для позиций специализированных, либо относящихся к узкому или специфичному сегменту рынка, то целесообразнее опираться на сегментарные исследования.

Отраслевые исследования позволяют получить информацию по конкретному рынку. Например, в конце 2003 года мы проводили такое специализированное исследование для сферы недвижимости. Результаты получились крайне любопытными. По используемым финансовым схемам для ряда позиций рынок недвижимости серьезно отличается от всего остального кадрового рынка, причем в отрицательную сторону. Это может говорить о близящемся кризисе отрасли, когда компаниям придется либо менять финансовые условия труда, либо терять свои позиции на рынке.

- Обычно в заключение подобных интервью положено спрашивать советов. Какие бы рекомендации Вы дали компаниям, заинтересованным в «зарплатных» исследованиях?

- Все начинается с постановки целей. Прежде чем покупать или заказывать обзор рынка труда, необходимо решить, зачем это нужно, какие данные из этого обзора потребуются, какие решения на их основе будут приняты. После этого можно будет решить – нужен ли общий обзор по рынку, либо специализированное исследование конкретной отрасли или группы компаний. После чего уже можно выбирать соответствующий обзор или обращаться в исследовательскую компанию для проведения специализированного исследования. При выборе уже готового обзора в исследовательской компании имеет смысл поинтересоваться основными характеристиками обзора (на какой выборке, когда и как он делался, какие позиции получили свое освещение в обзоре, какова структура обзора, в какой форме представлена информация и.т.п.) Проанализировав, насколько эти данные соответствуют Вашим целям, можно принимать окончательное решение. Второй важный аспект – оценка полученного отчета. Кроме объективных достоинств/недостатков конкретного обзора, всегда присутствует еще и субъективный фактор. Это восприятие оценивающего. Поэтому важно для себя внутренне отделить оформление от содержания и данные от их интерпретации и оценивать каждую из этих составляющих по отдельности. Нужно учесть, что изнутри одной компании трудно бывает оценить ситуацию на рынке в целом. Иногда специалист, знакомящийся с обзором, имея определенное представление об относительно узком отраслевом сегменте рынке труда, считает приведенные в обзоре данные завышенными или заниженными. Определиться, насколько верны эти подозрения, поможет более подробное знакомство с описанием исследования, анализ приведенных данных, графиков распределений, характеристик выборки и т.д. После этого уже можно делать какие-либо выводы. Возможно, имеет смысл обратиться за разъяснениями непосредственно к исследователям, поскольку они владеют всей информацией и смогут Вам ответить, «как получилось, что...»

- Спасибо за Ваши ответы! И, если все-таки возвратиться к началу интервью, какой ответ Вы могли бы дать на вопрос «Обзор зарплат – ложь или статистика?»

- Статистика – всего лишь инструмент, причем хороший. Как любой инструмент, использовать его можно по-разному, как с различными целями, так и с разным уровнем владения этим инструментом. С помошью методов статистики можно показать истинную картину того или иного явления, а можно обосновать выдумки. Точно так же и обзоры зарплат – в зависимости от целей и квалификации исследователя, результат будет тот или иной. Но это же самое можно сказать и про любую другую услугу.

условия копирования

Дорогой HR-Journal, потрудись сообщать мне о новых статьях ;)

Комментарии

Комментарии

Ваш баннер на этом месте