火锅行业员工薪酬影响因素分析

2017-02-08 06:52陈冬泉对外经济贸易大学统计学院在职人员高级课程研修班学员
新商务周刊 2017年21期
关键词:因变量天数线性

文/陈冬泉,对外经济贸易大学统计学院在职人员高级课程研修班学员

1 背景和意义

1.1 背景

自改革开放以来,我国餐饮行业已经连续十多年保持两位数增长幅度的发展势头,经营业绩不断跨越新台阶,其中火锅业的发展尤其迅猛和突出。餐饮业的发展,是以社会经济和人民生活需求条件为基础的。当前和今后一段时期,随着我国经济实力的不断增强和居民收入水平的不断提高以及城镇化进程的加快,农村人口不断转入城市等社会因素,都为餐饮业持续发展提供了有力支撑,行业发展将进入一个快速提升的时期,发展潜力十分巨大,对社会经济的作用不断加强。

火锅作为一种适合多种消费层次的餐饮形式,取材多样、吃法灵活、精细相宜、价位适中,可适应各类消费者的不同需求,有足够的消费群体。因此,我们很有必要对近年来火锅行业的发展进行总结和分析,在总结成功经验的同时找出存在的不足和问题,探寻解决的措施和对策,以适应形势需要、顺应社会发展潮流,开创火锅业创新发展的新局面。

许多火锅企业的人力资源管理还停留在传统的人事治理阶段,未将人力资源治理提升到企业发展战略的层面上来,认为员工只是被一种简单的“给钱干活”关系与企业联系在一起,人事经理关心的只是招聘、安排培训和计算工资等简单的事务管理。在这种落后的人事管理体制下,员工的工作满足感下降,流失率上升,影响了企业的可持续发展。火锅企业目前还主要是采取家族管理模式,当企业的扩张达到一定规模后,家族管理模式的弊端就会日益尖锐,人才的匮乏和对“空降兵”的排斥,是导致企业发展停滞不前甚至是面临滑坡的主要原因之一。许多火锅企业缺乏人力资源战略规划、缺失人力资源管理机制、依靠长官意志用人以及企业潜规则影响企业人力资源良性发展等诸多人力资源病症已成为企业的发展瓶颈。

伴随生活水平的提高和大众消费观的改变,在餐厅用餐变得越来越频繁。火锅在餐饮行业占有非常大的比重,因此研究火锅行业对于洞察整个餐饮行业的动态和反映企业存在的问题都具有非常重要的意义。顾客就是上帝,企业越来越重视提升消费者的体验,不断的提升顾客满意度,但是对于企业员工却常常缺少关怀,员工抱怨加班多、工作强度大、抱怨工资低、缺乏工作积极性等问题比较突出,企业员工离职率居高不下。

1.2 意义

本文分析员工薪酬的影响因素(企业内部因素),为了提升员工工作积极性,帮助员工找到提升薪资的路径和方法,降低企业员工离职率。员工是薪酬分配的参与者和接受者,薪酬制度设计必须考虑员工的类型、个体差异等因素。根据激励理论,薪酬分配只有满足了员工的需求,才能产生有效的激励机制。

员工薪酬受到宏观经济水平、居民消费水平、企业经营状况等客观因素影响,为了聚焦企业内部,假设以上因素都在一个恒定不变的情况下,研究员工月工资受员工级别(高级、中级、初级)、员工经验(新员工、老员工-入职1年以上(含1年))、上班天数、带薪休假天数等因素的影响情况。

2 数据来源与数据介绍

2.1 数据来源

数据来源: 某火锅行业餐饮企业的人力资源管理系统,139名普通员工的2017年10月工资。

2.2 数据预处理

将原始数据进行转换,处理成可以用来分析的预处理数据。

2.2.1 原始数据

原始数据中包含以下5个字段:月工资、员工级别、工作经验、月工作天数、带薪休假天数。为了具有普适性,我们随机的抽取了139名普通员工,包含高级、中级、初级、新员工、老员工等各种情况。

2.2.2 预处理过程

1)“员工级别”变量数据处理

为了探讨高级员工、中级员工与初级员工的工资差异,以初级员工作为参照的基准,高级员工、中级员工与基准进行比较。将‘员工级别’变量分解为两个二元变量:是否高级员工(1代表是,0代表否)、是否中级员工(1代表是,0代表否)。

2)“工作经验”变量数据处理

为了探讨老员工、新员工的工资差异,新员工作为参照的基准,老员工与基准进行比较。将‘工作经验’变量转化为一个二元变量:是否老员工(1代表是,0代表否)。

2.2.3 变量说明

Y:员工工资(元);X11:是否高级员工(1是,0否);X12:是否中级员工(1是,0否);X2:是否老员工-入职1年以上(含1年)(1是,0否);X3:工作天数(天);X4:带薪假期(天)。

3 简单的描述性统计分析

3.1 描述统计

样本量:139

工资(元):极小值123.54,极大值:6069,均值:2956.3819,标准差:1246.21440;

工作天数(天):极小值1,极大值:26,均值:22.5252,标准差:6.54315;

带薪假(天):极小值0,极大值:6,均值:3.4173,标准差:1.17892;

3.2 频率统计

因变量月工资,差异太大,每个员工的工作都有差异,因此不做频率统计。本次频率统计的范畴为可能影响薪酬的自变量:员工级别、工作经验、月工作天数、带薪休假天数。

(1)工作天数

工作26天的员工占比最高:59%。

(2)带薪假

休4天带薪假的员工占比最高:71.9%。

(3)员工级别

高级员工占比9.4%;中级员工占比30.9%;我们可以计算得到:初级员工占比=100%-高级员工占比-中级员工占比=100%-9.4%-30.9%=59.7%

(4)工作经验

老员工占比=79.9%;新员工占比=20.1%。

4 实证分析

4.1 统计分析方法介绍

我们采用的统计方法为多元线性回归。

4.2 多元线性回归定义

涉及到两个或两个以上的自变量与一个因变量之间的回归,描述因变量 y 如何依赖于自变量 x1 , x2 ,…, xk 和误差项 e的方程,称为多元回归模型。涉及 k 个自变量的多元线性回归模型可表示为:

注:b0, b1 , b2 ,…,bk 是参数;e是被称为误差项的随机变量;y 是 x1 , x2 ,…, xk的线性函数加上误差项e;e包含在y里面但不能被k个自变量的线性关系所解释的变异性。

4.3 多元线性回归基本假定

1)零均值;2)等方差;3)无自相关;4)与解释变量不相关;5)正态性假定

4.4 多元线性回归方程描述

描述因变量 y 的平均值或期望值如何依赖于自变量 x1, x2,…,xk的方程,多元线性回归方程的形式为:

注:b1 , b2 ,…,bk 称为偏回归系数;bi表示假定其他变量不变,当xi 每变动一个单位时,y 的平均变动值。

4.5 数据与模型相结合分析

4.6 建立数据回归模型

4.7 数据回归分析

4.7.1 分析过程

将数据输入SPSS中,进行多元线性回归分析,逐步回归,结果如图1。

根据因变量与自变量的相关性逐步引入因子:工作天数-高级-中级-老员工。模型中“带薪假期”因子被剔除,因为存在多重共线性(Multicollinearity),是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。此处不再赘述。

4.7.2 多元线性回归方程

4.8 数据检验

4.8.1 方差检验

P值=0.000,拒绝原假设,接收备择假设:工资与工作天数、是否高级、是否中级、是否老员工显著相关,通过方差检验。

4.8.2 R方检验

结论:调整R方=0.872,显著相关,通过R方检验。

5 论文的结论

回归方程式:

月工资=-124+2281⋆是否高级+708⋆是否中级+452⋆是否老员工+102⋆工作天数。该回归方程解释如下:

1)高级比初级员工多2281元,中级比初级多708元;

2)老员工比新员工多452元;

3)工作天数增加1天,工资增加102元。

技能是一种软实力,员工应该加强自身学习,从初级晋级至中级、高级,努力提升自身技能。对企业的忠诚度也是衡量员工价值的重要指标,入职时间越长,经验越丰富,对工作的掌握程度也高,也越容易获得较高薪酬。勤奋可以创造更多财富,多劳多得,少劳少得,这是中国特色社会主义的主要分配制度,在火锅行业也不例外。

[1]贾俊平.统计学(第六版).中国人民大学出版社,2015年01月.

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