当今企业竞争趋于激烈，从产品竞争逐渐过渡到人力资本的争夺。人力资源对于企业的重要性恐怕在电影《手机》当中的经典台词中体现的再恰当不过了。而在人力资源当中，企业高级管理人员和核心技能人才又是重中之重。如何留住高级管理人才，并从市场上吸引到优秀的高级管理人才，已经成为企业能否再借竞争中取胜的关键所在。而留住人才和吸引人才的关键因素不外乎企业的发展前景和薪酬水平，究竟要给高级管理人员发放多少薪水，已经成为企业核心人力资源管理的重要课题。

    通常情况下人力资源经理会通过向专业薪酬调查机构购买薪酬数据来确定高管薪酬水平，但往往费用不菲。通过对上市公司相关数据进行统计回归分析，则会相对比较简便地确定高管市场化薪酬的平均水平和大致波动范围，从而为企业确定高管市场化薪酬提供有效依据。

    二、思路

    通常薪酬水平属于公司机密，因此公开调查难度很大。但是对于上市公司来说，公布高管薪酬是其必须履行的一项义务。因此我们能够根据上市公司年报来了解每个上市公司的高管薪酬水准。

    (一)基本假设

    1、上市公司高管薪酬水平为市场化水平或接近市场化水平按照公司上市的一些标准，上市公司通常属于所在行业里管理规范、资产优良、市场化运作的领先企业，作为市场化竞争的公众公司，上市公司的高管薪酬考虑了市场化因素。因此，我们假设上市公司的高管薪酬为市场化水平或接近市场化水平。

    2、高管薪酬水准应该与公司的资产规模、净利润和净资产收益率有一定的关联。资产规模代表了管理的难度，净利润代表了为股东做出的贡献，而净资产收益率则代表了管理的质量。

    (二)、研究思路

    1、根据上市公司分类办法确定目标企业应属于哪一业务类别的企业。

    2、选择与目标企业同一类别、具有可参考性的上市公司作为样本，通过多元统计回归分析来研究这些上市公司高管薪酬的影响变量及其内在关系。

    3、根据上市公司高管薪酬的影响变量及内在关系来预测目标企业的高管薪酬水平。

    4、通过外部调研来验证预测结果的准确性，并通过适度调整来确定最终的高管薪酬水平。

    三、举例说明

    如何通过统计回归分析来确定高管薪酬水平

    (一)客户基本情况

    客户是北京一家以房地产投资为主营业务的多元化投资公司，涉及房地产开发、物业管理及相关业务，但房地产开发所占比例占据主导地位，2005年度净利润达到2000万元。

    (二)样本选择

    在样本选择上遵循以下原则：

    1、房地产类上市公司。因为按照上市公司分类办法，该公司属于房地产领域。

    2、以环渤海湾地区、长江三角洲地区和珠江三角洲地区为发展区域。因为这三个区域经济发达，与客户所处区域基本相同。

    3、经营状况良好，最近三年内无亏损记录。因为薪酬水准存在一定的刚性，往往不会因为企业亏损而做出大幅调整。

    4、薪酬无明显的非市场化因素。对于在这三个地区发展，年利润明显偏低的上市公司，可以认为其高管薪酬没有考虑市场化因素。例如北京地区年净利润上亿的企业，如果其高管年度报酬不足30万元，那么就可以认为该公司的高管薪酬是非市场化的。

    根据以上样本选取原则，选出沪深两市

    房地产业上市公司25家，其相关数据如下：

    (三)统计分析

    1、高管薪酬与公司净资产收益率、净利润和资产总额的回归统计分析根据以上所采集的样本数据，首先假设高管薪酬与公司净资产收益率、净利润和资产总额存在相关联关系，高管薪酬为Y，净资产收益率为X1，净利润为X2，资产总额为X3，回归方程为：

    Y=A1X1+A2X2+A3X3+C(C为常数)

    利用EXCEL软件对这些数据进行回归分析，得到95%的置信度下回归分析结果如下：

    回归方程为：

    从分析接过来看：首先，从回归方程的经济意义来看，该方程是无效的，因为净资产收益率是不可能与高管薪酬呈负相关的。

    其次，从回归系数的有效性检验来看，净资产收益率和资产总额两个变量的回归系数没有通过t-检验，这说明净资产收益率和资产总额与高管薪酬之间并不存在显著的相关关系。这两个变量必须剔除。

    2、高管薪酬与公司净利润的回归统计分析由于净资产收益率和资产总额与高管薪酬并无显著的相关性，因此，假设公司净利润与高管薪酬之间存在相关关联关系，高管薪酬为Y，净利润为X，回归方程为：

    Y=AX+C(C为常数)

    利用EXCEL软件对这些数据进行回归分析，得到95%的置信度下回归分析结果如下：

    回归方程为：

    从分析结果来看：首先，从回归系数的有效性检验来看，净利润和常数项都通过了t-检验，这说明净利润与高管薪酬之间存在显著的相关关系，这说明回归系数是有效的。

    其次，从回归方程的有效性检验来看，通过了F检验，这说明回归方程是有效的，能够说明净利润和高管薪酬之间的相关关系。

    第三，从残差序列的有效性检验来看，残差序列通过了D.W.检验，这说明残差序列之间不存在自相关关系。

    第四，可决系数为0.757505，调整后的可决系数为0.746961，说明净利润能够解释高管的薪酬水平。

总之，通过以上各项检验说明，净利润和公司高管薪酬之间存在显著的相关关联关系，回归方程是有效的。

    (四)薪酬测算结果

    按照95%的置信度，高管薪酬的估计区间应在26-57万之间。

    考虑到制订行业有竞争力的薪酬，我们确定该公司高管薪酬为年薪50万，考虑到绩效管理对薪酬的影响，薪酬范围适当扩大到40-55万之间。

    三、结果验证

    为了验证统计分析的结果是否准确，我们通过多种途径进行了验证：1、对一些知名的猎头公司和招聘网站进行了电话调研访谈，得到的结果是这种业务结构和规模的企业，总经理年收入约为50万元；2、在人力资源门户网站中人网上我们看到的有关信息称北京房地产业CEO年薪为792381元，高于我们的预测水平；3、来自某专业薪酬调查机构的数据称北京房地产业老总的年薪在100万左右，但是除去各种补贴，年收入在60万左右；另外一家专业薪酬调查机构2005年度薪酬调查报告的数据是50万以上。

    从以上的数据来看，各个数据来源的数字不是十分统一，但总体来讲，与我们统计分析预测的结果比较相近，可以说对于一家国有企业来说，50万的年薪基本上可以作为市场化水平了。

    四、关于统计回归方法的启示

    通过以上实践来看，分析预测结果不仅在技术上有效，而且预测结果与外部调研结果非常接近，也得到了客户的认同。因此，通过这种方法来测算高管的薪酬水平还是有一定的说服力的，避免了过去人为敲定的主管性。当然，本方法还要配上外部调研来相互印证，这样一来结果更可信、更合理。

    因此，我们认为通过统计回归对高管薪酬进行预测，能够相对比较简便地确定高管的市场化薪酬水平，为企业核心人力资源管理提供依据。