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通过数据驱动的解决方案解决人口差距

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2020-05-22

数据驱动的决策支持可以帮助发现薪酬结构中的偏见

并可以使组织采取具体步骤以公平有效的方式减少和缩小人口薪酬差距。

 

为什么这是一个复杂的问题?

衡量性别工资差距的方法是众所周知的,并被普遍接受,它基于一种回归模型,在该模型中,工资(实际上是工资的对数)使用诸如工作角色,教育程度和绩效等真实的工资决定因素来解释,结果模型突出显示了工资差异,除员工性别外其他任何其他原因都无法解释。

 

如何最好地缩小薪酬差距仍然是一个悬而未决的问题

我们发现有些违反直觉的事实:我们可以证明,在组织内部可能存在某些女性,如果加薪实际上最终会增加差距,同样我们可以找到那些如果加薪就能真正缩小差距的人,实际上,我们研究的一项主要发现是,加薪的公平性与所述加薪对性别薪酬差距的影响之间几乎没有关联,这意味着仅关注成本效率来弥补差距的组织最终可能会出现扭曲和不公平的薪酬结构。

 

数据和优化解救

鉴于员工对薪资差距的影响与公平概念之间相互作用的复杂性,有效利用数据驱动方法的机会很大,利用公司的数据我们可以构建比将相同比例的工资增长扩展到每位女性员工更公平和高效的算法方法。

 

数据驱动的方法还有其他好处

它们可以突出显示薪酬结构中无意识偏见的表现,当我们与开发合作伙伴一起工作时,我们发现女性绩效最高的女性没有得到与男性绩效最高的女性相同的报酬:尽管女性绩效最高的女性的薪水高于平均水平,但她们并未像表现最佳的男性。

 

数据驱动的方法可带来结果

我们的方法和发现不言而喻:我们的最初开发合作伙伴雷克雅未克能源已将其性别薪酬差距降低至零,在构建了数据驱动的云解决方案之后,他们现在可以在制定决策之前即时测试薪资决策-它们对薪资结构和薪资差距的影响,这确保了间隙保持闭合,人口薪酬差距的驱动因素可能很复杂,但是有了合适的量化工具和高层管理人员的支持,我们就可以一次消除一次加薪。

 

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