从薪酬体系到人力资源管理，如何让老板员工都满意？｜对话_风闻

©️深响原创 · 作者｜何理

即使到了今天，薪酬问题仍然是困扰管理者的大烦恼。不管是制度设计，还是具体执行，薪酬带来的“人心”问题俯拾皆是——

比如一家公司因业务发展需要“招兵买马”，分别从两个不同的竞争对手那里挖了两位副总裁。谈薪酬的时候，公司遇到一个棘手问题：甲的底薪是50万元，甲要求提升到60万元才愿意加入；乙的底薪已经是60万元，乙要求提升到72万元才能加入。两位都是副总裁级别，都期待此次跳槽能增加至少20%的提薪。如果为了公平把底薪封顶在60万元，乙可能会拒绝加入该公司；如果把底薪封顶在70万元，虽然两个人都会加入，但是增加了公司的固定成本，并犯了薪酬管理大忌，让甲对今后的底薪提升抱有不切实际的幻想。同时对乙也有一点不公，因为在信息不对称的情况下，甲占了便宜。

这时候，管理者应该怎么办？

针对类似的薪酬难题，肖南给出了“总薪酬”的理念。有近30年人力资源管理经验的肖南曾是中金公司人力资源部原总经理，主导设计了中金公司第一个薪酬激励和绩效考核体系，后就职于高盛、摩根士丹利和摩根大通等国内外顶级投资银行或企业。他认为，总薪酬是跟公司的业绩、个人的KBI（关键行为指标）结果、市场薪酬水平和岗位责任挂钩，可以比较全面地衡量一个人的价值。

目前，90%以上的企业所采用的是传统薪酬公式，即奖金=底薪×绩效系数。在这个传统激励理念的指导下，员工会把筹码押在底薪上，因为底薪越高奖金越多，底薪基数比绩效系数更重要。这个公式貌似重视绩效，实则重视底薪。但在总薪酬的理念下，奖金公式被改写为：奖金=总薪酬-底薪。在这个新理念的指导下，员工开始把筹码押在总薪酬上，总薪酬越高，奖金也就越多。如此一来，相当于以公司整体结果回报确定奖金，摆明了强调的是薪酬总盘与员工收入来自企业的盈利能力。

具体到上述的案例中，公司可以先根据他们各自的诉求支付不同的底薪让二位加入。两人在新的公司工作一年后，经过一个360度绩效反馈（重点考核能力和结果）的考核过程，参照公司业绩、个人业绩和市场薪酬定位，管理层决定两人的总薪酬都为150万元（也就是说二者的人才价值是相等的）。根据“总薪酬-底薪=奖金”这一公式，双方的奖金分别为90万元和78万元。这对于公司、管理者、两个新人来说都是一个相对公平的结果，底薪的暂时不公平通过总薪酬的理念比较圆满地解决了。

这同样解决了让不少管理者头疼的中等规模陷阱问题。

在肖南所著的《人力资源其实很简单》一书中，他讲了这样一个故事：

猎人买来几条猎狗（建立了劳动力杠杆机制），凡是能够在打猎中捉到兔子的，就可以得到几根骨头，捉不到的就没有骨头吃（设立了个人KPI）。这一招让猎狗们纷纷努力追兔子，因为谁都不愿意看着别人有骨头吃，而自己没得吃。

就这样过了一段时间，问题出现了。大兔子非常难捉到，而小兔子却好捉。但捉到大兔子得到的奖赏和捉到小兔子得到的奖赏差不多，猎狗们善于观察并发现了这个窍门，专门去捉小兔子（考核的不如被考核的精）。慢慢地，大家就都发现了这个窍门。猎人对猎狗说：“最近你们捉的兔子越来越小了，为什么？”（落入中等规模陷阱，开始导入过程管理）猎狗们说：“反正得到的奖赏没有什么大的区别，为什么费那么大的劲儿去捉那些大的呢？”

猎人经过思考后，决定不将分得骨头的数量与是否捉到兔子挂钩，而是采用每过一段时间就统计一次猎狗捉到的兔子的总重量的方法，按照猎物的重量来评价猎狗的表现，以决定这些猎狗在一段时间内的待遇（从个人KPI过渡到公司KPI的雏形）。于是，猎狗们捉到兔子的数量和重量都增加了（走出了个人KPI导致的中等规模陷阱）。猎人很开心。

但是过了一段时间，猎人发现，猎狗们捉兔子的数量又少了，而且越有经验的猎狗，捉的兔子的数量下降得越厉害（猎人持续的过程管理中的发现）。于是，猎人又去问猎狗。猎狗说：“我们把最好的时间都奉献给了您，主人。但是，我们随着时间的推移会老，当我们捉不到兔子的时候，您还会给我们骨头吃吗？”

猎人做了论功行赏的决定，分析与汇总了每只猎狗捉到的所有兔子的数量与重量，并规定如果捉到的兔子超过了一定的数量后，即使捉不到兔子，每顿饭也可以得到一定数量的骨头（底薪）。猎狗们都很高兴，大家都努力去达到猎人规定的数量。

一段时间过后，终于有一些猎狗达到了猎人规定的数量。这时，有一只猎狗说：“我们这么努力，只得到几根骨头，而我们捉的猎物远远超过了这几根骨头。我们为什么不能自己捉兔子呢？”于是，有些猎狗离开了猎人，自己捉兔子去了……（追求马斯洛需要层次理论提到的自我实现需求层次。）

和故事中的情况类似，很多企业都采用类似的激励制度，**用一个量化的激励方案来解决另一个由于过于量化而产生的激励弊端。**每一个方案都过于量化，就会让企业反复陷入“考核的不如被考核的精”的激励陷阱，然后就需要找一个新的方案以摆脱陷阱，殊不知，这又掉入了新的考核陷阱。如此反复，企业就始终徘徊在中等收入陷阱阶段。

企业过度强调结果导向考核理念还会产生自然反噬——随着少数“明星”员工获取资源的能力的无限增长，他们也学会了把握业务量的节奏，确保自己的饭碗不出现溢满现象。比如，将获得的业务机会按照自己的时间表和能力圈来完成，如果超过自己的能力圈就“飞单”。所谓“飞单”就是将公司的业务转入其他能给自己带来额外收入的企业，这样的话，最后影响的还是本企业的业务规模。

因此公司需要意识到，过于注重短期KPI可能会诱发员工以个人利益为重，从而长期忽视公司的发展目标。

而肖南所提倡的**“总薪酬”方案遵循的是一个自上而下的原则：始发点是公司业绩，从公司业绩出发，产生确定薪酬总盘的方法。**员工的奖金不是刚入职时就确定的，也不是业绩达成率与底薪的乘积，而是跟公司整体发展挂钩——员工创造的财富越多，薪酬总盘就越大，员工的钱袋就越鼓。

肖南《人力资源其实很简单》

围绕薪酬设计、人力资源管理等核心话题，肖南与「深响」还展开一场详细的对话。以下为「深响」整理后的部分访谈实录，希望对大家有所启发。

关于薪酬方案的设计

深响：我们先从最基础的薪酬设计来聊吧。您认为薪酬体系的设计需要遵循哪些原则？

肖南：“对内公平，对外有竞争力”Internally equitable, externally competitive是薪酬设计的经典原则。这个原则现在还一直有效，尤其对劳动力密集型企业。

在工业时代，薪酬的主张是“岗本”（pay for position)，就是以岗位来作为一个锚定。随着知识经济的开始，企业对人才竞争的加剧和追求alpha效应，人的作用越来越大了，企业薪酬设计的趋势开始从岗本主张（pay for position）向人本主张（pay for person）过渡，尤其是知识密集型的企业更是如此。

这些人本主张的趋势让 “对内公平”的设计原则逐渐局限于固定薪酬部分，而浮动薪酬的确定愈发注重人的价值，而非岗位的价值。在这种背景下，一些企业已经不再强调“以岗定编”，尤其是在高度依赖知识和创新的行业中，这一传统模式被逐步弱化。

随着AI时代的到来，少数顶尖人才的作用显著放大，形成所谓的“alpha效应”。这些alpha型人才对企业的贡献和影响力呈现出指数级增长。他们不仅带来了直接的经济价值，更通过创新和领导力影响了企业整体的发展方向。因此，激励机制的设计必须倾向于挖掘和激励这些高价值个体。

依赖规模效应和人力密集型的传统行业，可能仍然遵循经典的“20/80规律”，即20%的员工贡献了80%的价值。但在一些技术驱动、创新导向的企业中，出现了“05/95定律”，即仅5%的顶尖人才就创造了95%的价值。

这一趋势表明，企业需要重新思考薪酬与激励体系的设计逻辑。通过总薪酬的理念可以更加灵活地根据顶尖人才的实际价值进行分配，从而使企业在新时代的竞争中占据优势。

深响：薪酬设计过程中，有哪些容易出问题的“坑”？

肖南：薪酬设计上，可能的“坑”就是企业将奖金与个人的绩效结果通过达成率直接挂钩。而且如果个人达成率跟企业的总体财务目标脱节的情况下，杀伤力会更大，会出现“肥了个人的田，荒了公司的地”的陷阱现象。

深响：很多企业会把“提成”和“奖金”混淆，可否讲解一下这两者的本质区别是什么？怎么设计底薪、提成和奖金更合理？

肖南：第一个不同点是它们的获取方式不同，提成来自个人的业绩、没有薪酬池的概念，它是个人与公司按照一个事先商定好的比例来分配收益，所以是一个分利协议。奖金来自薪酬池，薪酬池跟团队或公司的业绩挂钩，奖金根据个人的考核结果ABC来获得，总薪酬一定是来自公司薪酬池的。

第二个不同点是它们所代表的激励文化，提成是个人与公司的分利，它倡导的激励文化是，“来，我们谈谈如何分成”，是零和博弈的文化；奖金是对达成的成果和符合企业价值观行为的一种奖励，它倡导的文化是，“来，你这个做得很好，我们奖励你。”如果是通过总薪酬-底薪的公式来计算奖金，更是这种奖励文化的全面体现。

在奖金或总薪酬的激励文化下，公司始终是主动地行驶薪酬资源的分配权，但在提成制的激励文化下，公司丧失了部分主动权，某种程度是被挟持的状态。“挟持”听起来有员工主动的意思，其实也不尽然，这种挟持状态是薪酬激励的分配理念所造成的必然结果。

深响：除了底薪、奖金、提成，现在很多企业也会把股权/期权作为整体薪酬的一部分，您如何看待股权/期权的作用，在进行这方面的激励设计时应该注意一些什么问题？

肖南：现在期权在初创公司还有一定的市场，但它作为一个长期激励工具的作用正在逐步地削弱，这跟一级资本市场的活跃程度有关。一级资本市场越活跃期权作为一种激励手段越有价值。

如果是上市公司的话，期权基本都不用了，取而代之的是限制性股票RSU。限制性股票至少有三个好处：1）可以将员工的利益跟公司长期绑定；2）可以节省宝贵的薪酬资源；3）可以让竞争对手挖人的成本大幅提升，起到很好的留人效果。

深响：以上都是“老板视角”的问题，同时我们也希望聊聊“员工视角”，作为打工人，我们应该如何去理解、判断公司给出的薪酬方案和激励制度？如何透过人力机制，理解公司的理念思路？

肖南：薪酬政策的透明度是一个好的视角，注意，不是薪酬的透明度，而是薪酬政策的透明度。一个好的薪酬政策通常会有明确薪资结构，比如基本工资、奖金、福利和股权等。如果公司在薪酬结构方面透明，员工就能更清楚自己的努力如何直接影响收入。模糊或复杂的薪酬方案，往往暗示管理层对薪酬还是一筹莫展。

在面试的过程中，无论是公司或个人都可通过面试过程中的提问发现各自的薪酬理念。比如，公司跟你讨论offer的时候提出公司是通过提升固浮比来增加激励，如果你来自一个过程主张激励文化的企业，你会马上感觉到这家公司的激励理念的不同之处。反之亦然，如果你面试过程中问道，公司的提成系数是怎样的诸如此类的问题，对方也马上能发现你的激励理念是怎样的。

人力问题也是经营管理问题

深响：您提到的“人力资本”概念让人印象深刻，尤其是“劣币驱逐良币”这个观点，可否再为我们详细解读一下，在一家企业中人才劣币驱逐良币是怎么发生的，我们如何能避免这种情况的发生？为什么会出现“人才越少的企业越浪费人才 ”的情况？

肖南：我在《人力资源其实很简单》这本书中提到过，人力资本与金融资本有许多共同点，比如驱优性和逐利性，这两个特点导致它们的流向是扎堆的。它不受物以稀为贵和供求关系的这些典型的经济规律影响。比如，并不是哪里缺钱或人才它们就流向哪里，相反它们是流向资本和人才密集的地区。比如美国的华尔街和硅谷，中国的北上广深等资本和人才相对密集的地区。

如果了解了这个人力资本特性，企业要做的就是不断增加企业的人才密度和优秀率。比较优秀的企业每年都会对人员流失率做“可惜”regret和“不可惜”non-regret的分类分析，如果可惜率高于不可惜率说明优秀人才开始流失，如果不解决这个问题就会出现劣币驱逐良币的现象。

深响：在考核管理人才过程中通常有两种风格，“结果主张”和“过程主张”。您其实是“过程主张”的拥趸，但“过程主张”可能会面临比如1）难以量化评估的问题，或许会有一些员工会“表演”过程，比如假装加班，监测过程比监测结果难多了；2）时间差的问题，现在人们跳槽频繁，“过程”可能还没结束，这个人已经离职了……如何去应对过程主张式考核所面对的难量化、难监测、出成果时间滞后等问题？

肖南：管理界没有什么灵丹妙药啊，我们不能简单地认为只要从结果主张转到过程主张，企业的绩效考核问题就迎刃而解了。理念转变后要有配套的方法、工具、企业文化和管理者的工作方法等。

比如，“难以量化”就是一个用结果主张思维方式来提问的一个典型表现，KBI是行为指标，确实不容易量化，但是可以分值化。虽然“过程主张”是长期主义，但并不是说长期主义就不注重短期的管理，它反而更注重短期管理。“过程主张”下，你干了三个月我就已经熟知你的能力了，而“结果主张”可能得一个完整的项目周期，甚至更长时间。海底捞的张勇就在书里写到过为什么不用KPI考核，因为KPI等结果出来，已经晚了。

所以管理者不能是甩手掌柜。在过程主张的企业里，老板其实比员工更忙，因为他们要时刻根据过程管理中获得的信息来分析目标达成的情况，如果目标达成不顺利该如何纠正等。

深响：说到KPI和KBI，另一种衡量关键指标的考核工具是OKR。OKR一度被神化，也被很多企业全面应用。但现在似乎又都嫌弃OKR了。您怎么看OKR在中国的实际应用情况？是大家用错了吗，还是OKR本身有局限？

肖南：OKR是过程管理工具，O是一个可衡量的输出指标，三个KRs是输入指标，所谓输入就是过程。它的逻辑是只要输入正确输出不会差到哪里。但是很多企业将OKR考核结果给员工的奖金挂钩，结果就是将OKR给KPI化了。

另外，在众多关于OKR的文章和书籍中，有一个最重要的观点没有被提及，就是那些成功使用OKR的公司都给OKR做了一个大大的补丁，就是360绩效反馈。是用OKR+360来决定每一个人的绩效评估等级ABC，然后根据这个绩效等级来决定总薪酬。

深响：在中国企业家圈子里曾经流行过一句话“增长是最好的团建”。我个人的感受也是，增长好的时候，什么机制都是对的。一旦业绩不行了，什么机制都是错的。合理的人力资源管理机制，到底能对一个人的去留起到哪些作用？滞涨情况下，总薪酬的理念同样适用吗？

肖南：我同意这样的说法。但**增长期和停滞期两种情况下，管理者都是要忙碌的。**增长期管理者需要忙着招聘更多优秀的人才加入到公司，停滞期或者衰退期要考虑降本增效。

降本增效的话，总薪酬也同样适用。如果你认为员工们都非常优秀但你必须降薪，那么统一降薪是比较好的做法，当企业恢复了增长再统一涨回去。那种重新谈判底薪的方法对士气打击会比较大。还有一种方法是不降薪但进行人员优化。这种策略比较成功的案例是Netflix，Netflix优化完之后，人才密度提升，生产率反而增加了很多。