То, что действительно нужно, – это документ, недвусмысленно показывающий, что именно вознаграждается. В нем должно быть ясно и четко указано, что положено в основу количественных и качественных факторов и в каких случаях может быть сохранена (где это необходимо) конфиденциальность конкретных данных отдельного партнера.
К счастью, такой документ есть и называется он «Отчет комитета по компенсациям», содержащий графики и некоторые простейшие статистические вычисления. Чтобы проиллюстрировать все это, давайте рассмотрим вымышленную фирму, в состав которой входят двадцать три партнера и которая собирает количественные (описательные) данные о работе своих партнеров по шести категориям:
• возраст (как показатель стажа);
• индивидуальная ставка оплаты труда;
• степень вклада в развитие бизнеса;
• итоговая сумма, полученная от работы с клиентами в качестве партнера;
• процентное соотношение выставленных и оплаченных счетов;
• персональное оплачиваемое время.
Конечно, комитет по компенсациям принимает в расчет и кое-какие качественные факторы, но только для тех показателей, для которых имеются количественные данные. Получив всю эту информацию, комиссия удаляется для жарких дебатов и, используя лучшую систему оценки, разрабатывает схему присвоения очков (что соответствует доли прибыли) каждому партнеру. Затем комитет подготавливает отчет, содержащий графики, приведенные здесь. Сейчас мы вместе с партнерами нашей вымышленной организации изучим их.
Партнер, желающий внимательно изучить все обстоятельства, обязательно заметит, что «эффект стажа работы» (возрастающая тенденция) довольно явно соотносится с возрастом в рамках от 35 до 41 года, а вне их этой тенденции не существует. Комитет, как правило, обращает внимание на фактор наличия опыта работы в первые годы исполнения обязанностей партнера, но в то же время принимает в расчет и другие факторы, например производительность.
Является ли такая модель подходящей? Это решать комитету и самим партнерам в соответствии с философией расчета вознаграждения. Однако, как показывает график, партнеры все-таки могут видеть, что было сделано.
На каждом графике дан показатель корреляции, говорящий о том, насколько тесно может наблюдаться связь двух факторов (баллы и возраст). Цифра, близкая к 0, могла бы свидетельствовать об отсутствии связи между ними. Цифра, близкая к 100 %, означает наличие тесной связи между факторами. Конкретное число (называемое обычно «R-квадратная статистика» в большинстве программ статистического анализа) может быть использовано при ответе на вопрос «Насколько сильно вариация одного фактора может быть “объяснена” другим?».
В нашем случае ответ – 39 %. При этом кажется, что возраст может «объяснить» 39 % всех различий распределения этих очков, а оставшийся 61 % объясняется другими факторами. Это преувеличение важности данного фактора. Может показаться, что партнеры, возраст которых выше, оплачиваются лучше. Но «эффект возраста (опыта работы)» обманчив. К счастью, мы можем проверить эту гипотезу, поскольку у нас есть еще несколько графиков. И можем с уверенностью утверждать, что «эффект возраста» не выше 39 %.
Разумеется, этот анализ ничего не говорит о
Теперь перейдем к уровню индивидуальной ставки оплаты труда партнера (
Нормально ли то, что личная ставка так сильно влияет на набор очков? Но этот вопрос должна решать сама организация. Наша цель здесь проста: выявить, что было сделано. Но если организация устанавливает ставки оплаты труда партнеров согласно рыночным тенденциям (т. е. уровень ставок оплаты труда конкретного партнера отражает ценность партнера на рынке), тогда и уровни оплаты труда конкретных партнеров должны отражаться количеством набираемых очков. Наиболее ценные профессионалы получают более высокое вознаграждение.